)))

ICT Mentorship Core Content - Month 06 - The Million Dollar Swing Setup

2024-06-17T13:36:38.557Z

Welcome, folks, to Lesson 8 of the Swing Trading module. This is the Million Dollar Swing Setup.

Okay, folks, we'll be looking at what I refer to as the Million Dollar Swing Setup. Now, before we get into it, just understand that we are not stating that you're making a million dollars on this. It just means that this is the best condition I have found in my technical tools that warrants, in my opinion, the greatest study and focus. If we can get these types of scenarios from the marketplace, it just bodes well for us to seek out opportunities when they present themselves.

The way I frame the Million Dollar Swing Setup is in this order here, and it starts with obviously looking for a seasonal tendency. I believe wholeheartedly that there are strong seasonal tendencies in the marketplace that go without saying. I've shown many instances over the years how strong seasonal tendencies are because there's a strong probability of it continuing in the future. I start all my analysis there. There are a lot of trades that repeat themselves year to year where it just would be foolish not to at least go in and investigate to see if there's any more technicals and fundamentals, if you want to say it that way, to come into agreement with that trade idea in alignment with a seasonal tendency, whether it be bullish or bearish.

Now, once we arrive at a time and there is a seasonal tendency, the next thing is we have to do a major market analysis. We break the market down in terms of the four major asset classes, and then we determine if we are in a risk-on, risk-off, and are we in a trending or consolidating market profile. Then we move to an intermarket analysis phase where we look at closely correlated pairs. We look at the relationships between the four major asset classes: stocks, bonds or interest rates, commodities, and currencies. And then we do a top-down analysis, pulling out all of the major levels that would be salient for a swing trade.

Then I go into and look for the trade setup itself, and then I go into, obviously, trade management. So we're going to break this down and give us a little bit more detail on how I go about going in and looking for swing trades.

Okay, the very first thing is this is going to be a mindset-type teaching. It gives you the process, if you will, what I go through, how I think about things.

So, for a seasonal tendency, the first question I ask myself is: Is there a seasonal tendency to buy presently or will there be soon? If the answer to that question is yes, then I proceed to the major market analysis process. If the answer is no, then I consider another asset or market that does. If there's no asset class or market offering a seasonal tendency, then I wait for a new one.

Now, what does that mean? That means there's no swing trades. I cannot trade a swing trade unless the first rule is there has to be a seasonal tendency. Without a seasonal tendency, I don't trade it. Now, there's going to be lots of swings that occur every single year, every calendar month, there's going to be something. But if it doesn't line up with a seasonal tendency for me, I'm not taking it.

Now, if you want to forget this portion of the template and you just want to simply look at everything else with the exception of seasonal tendency being there, then go right ahead. But for me personally, what makes this a million-dollar setup is it's already based on historical evidence that it repeats itself many times, not just once in a while.

Now, once I've been cleared for a seasonal tendency that is in the process of either forming or is currently in effect, I go to the major market analysis process.

The question I ask myself: Are the interest rate markets and/or currency markets, basically the dollar index, trending? If the answer is yes, then I proceed to the commodity and stock filter process. If the answer is no, then I consider short-term or day trades for now and I have to wait for swing trade conditions.

Now, notice what I just stated there. Now, we haven't talked about short-term trading. We haven't talked about day trading yet. But what this does is it gives me a context to work from. If I don't have the conditions that are right for swing trading, I don't just simply say I can't trade anymore. I go down to the lower shorter timeframe, whether it be short-term trading or day trading. I just can't force the opinion of taking a swing trade without the framework.

Are the commodity and/or stock markets trending? If yes, then proceed to the intermarket analysis process. If no, then consider short-term or day trades for now and wait for swing trade conditions. I have to have both of these in agreement.

Now, you only need one from each group. In other words, it can be the interest rate markets are trending and the stock markets are trending, or it could be commodities and interest rates are trending, or it could be currencies and commodities are trending. But you need one from each group to agree that there is a trending environment.

Okay, the intermarket analysis phase, this is for foreign currency or metal or swing trade setups. Okay, we look at the COT hedging program and I ask myself: Are commercials buying or selling currently? If they're buying, that means they're above the zero basis line that will be created by looking at the last 12 months. If they're buying, then we proceed to the correlation analysis process. If they're selling, then consider short-term or day trades for now, wait for swing trading conditions.

Let me rephrase this again: this is all the conditions for buying a metal or a foreign currency, okay?

What we're looking for is the commercials to be lessening their shorts. If they're below the zero line for the standard net trader graph, that indicates that they're net short. But just because they're net short doesn't mean that we can't use the information based on the last 12 months of range. What was the highest and the lowest range they've had in their net position? Dividing that in half, we can get a new range in terms of whether they're buying or selling based on their hedging program.

If we can see that they have moved into a buying side even below the zero level on the net trader COT chart, if this occurs, we can be moving forward to the correlation analysis process. Now, if we are above the zero line, then obviously the commercials are net long. But just be mindful that even with a net short position by the commercial traders, they can still be fared it out in terms of what they're doing based on their hedging program in the last 12 months.

If we don't see that the frame, the buy, by them being lessening of their shorts or new buying in a net long in the COT graph, if that's not there, we have to either consider short-term or day trades for now. In other words, we're waiting for swing trade conditions.

Correlation Analysis Process:

The question I ask myself is: Is the dollar index supporting bearish price action for the US dollar? If yes, then I proceed to the commodity filter process. If no, then I consider short-term or day trades for now and wait for swing trade conditions.

Reiterating this, if we're bullish on foreign currencies or a metal, we're going to be looking for the dollar index to be looking to trade lower or it's indicating bearish prices are in. In other words, SMT divergence against the metal or the foreign currency. If we can see that, then we can proceed to the commodity filter process. If we do not get that, we wait or day trade a short-term trade.

Commodity Filter Process:

I ask myself, are commodities rallying higher, breaking old highs or rejecting old lows? In other words, are they finding support and smashing through resistance levels? If we're seeing that, that bodes well for our filter. We're seeing commodities being bullish while the dollar index is bearish. That's a normal symmetrical market condition.

If the answer to that question is yes, then we can proceed to the open interest filter process. If the answer is no, then consider short-term or day trades for now and wait for swing trade conditions.

Open Interest Filter Process:

Is open interest dropping or has it dropped 10 to 15 or more? This indicates commercial short covering. You can get the open interest for a market on barchart.com, and I've done many examples of that and I'll actually give all that in terms of the website addresses and all that in your PDF notes.

If the answer is yes, then we proceed to the top-down analysis process. If the answer is no, then consider short-term or day trades for now and wait for swing trade conditions.

Intermarket Analysis for Foreign Currencies and Metal Swing Trade Setups:

We look at the COT hedging program last 12 months for the net traders' position on the commercial traders only. What's the highest range high and low of their net positions? I ask myself, are commercial traders buying or selling currently? If the answer is selling or if they're holding a net short position, then we proceed to the correlation analysis process. If it answers with buying by the commercials or the net long, then you have to consider short-term or day trades for now, wait for swing trade conditions.

Correlation Analysis Process:

I ask myself the question: Is the dollar index supporting bullish price action for the US dollar? If the answer is yes, then I proceed to the commodity filter process. If no, then consider short-term or day trades for now and wait for swing trade conditions.

Commodity Filter Process:

I ask myself, are commodities dropping lower, are they breaking old lows, and are they rejecting old highs? If the answer is yes, then I proceed onto the open interest filter process. If the answer is no, then consider short-term or day trades for now. Wait for swing trade conditions.

Open Interest Filter Process:

Is open interest rising or has it increased 10 to 15 or more? This is commercial short selling. If the answer is yes, then proceed to the top-down analysis process. If the answer is no, then consider short-term or day trades for now. Wait for swing trade conditions.

Top-Down Analysis Process:

You note the 9 to 18-month history of price action. You identify all PD arrays on monthly, weekly, daily, and 4-hour time frames and transpose all to your four-hour timeframe chart. Note that if the data ranges on the daily chart that are 20, 40, and 60 days back from today, look for PD arrays to assist in their identification. If all the data range PD arrays are exhausted or traded to for the 20-day lookback, move out to the 40-day lookback, then to the 60-day lookback. Look for the data ranges and PD arrays to converge with one another to determine high probability institutional order flow and levels based on the bullish or bearish stance or premise you are trading.

Focus on the respective PD arrays for trade setups. For instance, if you're bullish, you're going to be focusing on monthly, weekly, daily discount arrays to frame a long entry. If bearish, you're focusing on the monthly, weekly, daily premium arrays to frame a short.

The Buy Trade Setup:

Note all monthly, weekly discount arrays. The best odds are seen with these levels offering an explosive rally. Confirm a monthly, weekly, daily discount array entry. This is going to be support for dollar index weakness for SMT divergence. If the dollar index confirms bearishness while trading at a discount array on your currency of trade or metal, execute trade entry.

If buying a bullish breaker or mitigation block, the ideal entry technique is buying on a stop.
If buying on a bullish liquidity void or fair value gap, ideal entry technique is buying on a stop.
If buying on a bullish order block rejection block or below an old low, ideal entry technique is buying on a limit.
Use position trading entry techniques for limit and stop orders. See January study notes pages 128 and 129 and 141 and 142.

The Sell Trade Setup:

Note all monthly, weekly premium arrays. The best odds are seen in these levels offering an explosive rally lower. Confirm a monthly, weekly, daily array entry at resistance with the dollar index strength for SMT divergence.

Trade Entry:

If the dollar index confirms bullishness while trading at the premium array on your currency or metal trade, execute trade entry.

Trade Entry:

If shorting a bearish breaker or mitigation block, ideal entry technique is selling on a stop.
If shorting a bearish liquidity void or fair value gap, ideal entry technique is selling on a stop.
If shorting a bearish order block rejection block or above an old high, ideal entry technique is selling on a limit.
Use position trading entry techniques for limit and stop orders. See January study notes pages 128 and 129, and 141 and 142.

Buy Trade Management:

Look for contrary monthly, weekly, daily premium arrays to reach for while long. If applicable, look for fib extension confl uences with premium arrays. Leave stop loss from initial placement until price has moved one third of your intended trade direction. If trade moves in your favor one quarter of your intended objective, take something off in profit. Use 20 to 30 for scaling first profit. Move protective stop loss to break even after first profit is taken; never before. When trade moves to 50 of your intended objective, look for new buying opportunities to add back to one quarter taken off after a short term decline. Take full position off at intended premium array objective or 75 to 80 percent, and trail stop loss below the most recent four-hour short term low. Be mindful that the market cannon will likely make a run for sell stops at or just above 50 percent of the range you hold through. Don't rush trailing the stop loss. If you're stopped out, reconsider the original reasons for the trade if they're still valid. Re-enter at a new monthly, weekly, or daily discount array.

Sell Trade Management:

Look for contrary monthly, weekly, daily discount arrays to reach for while short. If applicable, look for fib extension confl uences for discount arrays. Leave stop loss from initial placement until price has moved one third of your intended trade direction. If trade moves in your favor one quarter of your intended objective, take something off in profit. Use 20 to 30 for scaling first profit. Move protective stop loss to break even after first profit is taken; never before. When trade moves to 50 of your intended objective, look for new shorting opportunities to add back to one quarter taken off after a short term bounce. Take full position off at intended discount array objectives or 75 to 80 and trail stop loss above the most recent four-hour short term high. Be mindful that the market cannon will likely make it run for buy stops at or just below 50 of the range you hold through. Don't rush stop trailing. If stopped out, reconsider the original reasons for the trade if still valid. Re-enter at new monthly, weekly, or daily premium array.

Okay, The Million Dollar Swing Set Up:

We're going to be looking at gold for this example. The seasonal tendency we like to focus on and we recently used in the mentorship: You can see through December into January, there's a strong tendency for gold to rally, and from January into February. Again, we're using the calendar reference points at the bottom of the chart, not the top. The top yellow squares, rounded squares, they're the contract delivery months. What we're using that is the calendar months at the bottom of the chart. So, December to January, there's a strong tendency for the gold market to rally, and then continuing from January into February, the market generally for the gold market rallies. So, we have a strong seasonal tendency for the price of gold to rally from December into mid-February, early March.

So, I have a seasonal tendency, and we are checking our major market analysis. The bond markets are trending, the dollar index is trending, the CRB index is flat going into December, and the stock market is trending. So, we have the market in a favorable condition for swing trading. Now, we start looking at what the commercials are doing. The commercials: If we look back in the last 12 months, we can see that the range high made in January 2016 and we're looking at the red line, that's the commercials, and the low end of their 12-month range is here, and that's seen in the month of July. You can see as we went into the month of December 2016, the market shows the commercials going up in the green shaded area. That's the range of the last 12 months; that's a buying condition. That means that they have hedged and bought aggressively and lessened their shorts. At the same time, Williams percent R is in an oversold condition. That means sentiment is extremely bearish, while the commercials are showing a lessening of shorts, and the open interest has declined. Here we can see the purple line, open interest is declined aggressively over 100 contracts. The commercials show a lessening of shorts with the red line going higher at the same time we are oversold sentiment-wise. Now, we can start going in to see if there's justification for the dollar index confirming gold should go higher. You can see the midpoint of December going into January, gold was failing to make lower lows at a major support level for gold, and we'll look at that 1 1 4 2 level, and the dollar index shows a willingness to go higher, so there's the divergence we're looking for, and we're going to go through the commodities just a handful, sampling as we're going into December, November, December, January. Soybeans was able to take out short-term highs; every low was being rejected, so there was bullishness, you know, undertones in the commodity market for soybeans. November, December, you can see that the high-grade copper has been bullish as well; it's not been wanting to go lower. Crude oil made a higher low going into December, and it was easily taking out short-term highs, rejecting the short-term low meet in December. I'm sorry, November, and live cattle was failing to make lower lows, easily taking out short-term highs, so commodities as a whole, they were bullish, and we'll look at the 1 1 4 2 level, which is the high noted on this monthly candle on the gold market, and you can see that's the bullish order block, the last down candle right before the up move in November of 2015.

Rather large displacement going into 2016:

Price trades all the way up into 1370 or so, and we refined our objective should we get long. We're going to look for that 1250 level noted off of the weekly October 17, 2016 candle. Notice we have an old low back here as well; we're going to be referencing the 1200 level for gold seen by May 1st, 2016, or May's candle, I should say it that way. Okay, so we have the 1200 level noted here. I want you to take a look at how price reacted there. We had basically the midway point of the price swing from the 1142 level. Now, we're not looking at the 1130 because you can never get the actual low, so don't think that you're ever going to do that. We're going to look at the monthly level order block at 11142. So, 11142 is our objective or support level, and the range projection up is around 1255 to 1260.

Midway point:

Is that 1200 level, measuring the range from the 1142 level off of that monthly order block the PD array, and up to the weekly PD array the premium of 1255 and the discount of 1142 to 1150. Buying down at 1145 to 1150 levels, projecting that range up and measuring that we can get an equilibrium price point of 1200. Also note that from the equilibrium price point, there was only one real significant stop run, and it happened after the equilibrium price point had been breached to the upside. This is when you end up expecting a stop run on your trade. So, it's important if you don't trail your stop loss up aggressively, you have to know your range, 1255 to 1260. So, we measure that in advance, so that gives us all the levels to start looking for, mapping out where each quadrant of the swing would be. We know equilibrium is at 1200, so between 1200 and 1145 or 1142 if you want to use the actual order block on the monthly chart. That range divided in half would give you a new equilibrium price point, and you can break that down and you actually start seeing the smaller price swings in the larger price swing because price is fractal.

This is the intended trade objective:

The full range, the equilibrium price point, when it's traded through on the upside, expect and anticipate a stop run to take out the sell stops below the marketplace. Then the second leg of the price action, going to the final objective 1255 to 1260 that's usually not going to see another stock run until it gets to the last quarter or last third of the overall price move from the mid-blade point or the equilibrium. Once that stop run was hit and all the cell stops were taken out below the 1195 to 1190 level. When price came down and hit that midway point around the 1183 level, it also came down into an order block, last down candle right before the up move, around the 1175 to 1180 price level, which caused that low. Now we have a daily PD array at that order block; we can measure this price swing here and start doing projections.

So, you take your Fibonacci, pull it from the high down to the low, and use your extensions 127 and 162. By having these levels on your chart, you arrive at 1260, which is the confluence of Fibonacci and weekly PD arrays and monthly PD arrays. So, it's this swing here you measure for swing projections. Notice also that this is the final portion of the range, so this second portion should only see another stop run after the high is taken out that's formed at the midway point of the overall price swing. So, in other words, at the highest price swing that's being noted here, around the 1220 level. Once that high's taken out, you won't see another stop run on the lows until we trade through that level. So, in other words, there's going to be a stop run after midway point is breached. Usually, they come back and knock out the scared bulls that don't want to have any open risk. Then price trades through the equilibrium price point again and it makes another short-term high. When it comes back down, it will try to re-test the midway or equilibrium high in that retracement. Many times you're going to see this stop run; that's usually the last one. And you can see that happening around that 1220 level. Then price rallies away, we called the 1220 to 1218, 1217 level as a buy, as a swing trade. It's moved from basically 1220 all the way up to 1260; that's 4000 per contract for silver.

And you can see here measuring that overall price swing again, you can see the swings and the grades at which how they retraced and breaking your overall price swing, even on the second portion in a smaller quadrant, so you can see how fractals occur inside of the second portion of that swing. So, what makes this the million-dollar trade setup? The fact that we have a system by going through the overall market, breaking it down systematically, looking for conditions. If the conditions are there, we're given the permission to go to the next stage of analysis. If we do not get it, we have to sit on our hands and wait. Once we get it, we know we can go into the marketplace and trade accordingly. We know when we're going to take a stop loss and move it higher, we know when we're going to leave it alone, we know when we're going to buy on a stop or when we're going to buy on a limit, we know we're going to sell in a stop and we're going to sell on the limit. There's conditions there. Now, I know some of you and it's going to be the ones that don't want to do the work and don't really want to pay attention and you just want to give me a system where I can plug it in my chart and it's going to pop up something. That's not how this is, folks. It requires you to put some work into it and that means while I'm talking, these notations that I'm giving you in audio commentary, you should be adding them to these charts.

So in your study notes, it's not just my notes that you're looking for. It's your adding your eureka moments or your questions about certain things you add them there. There's plenty of open space on these charts for that very reason; otherwise, I would zoom in really tight and you wouldn't have much room at all.

I want you to use the time and the study notes to make your own notes, draw references to things that you didn't think about or maybe you learned for the first time in this teaching about something. In regards to the stop loss, in regards to when are you buying on a stop and when are you selling on a limit, we have specific conditions. We know which PD array we look for in terms of buying on a stop and selling on a limit—all those, their conditions. Now you know when to do it, what price level you're going to look for. We're not looking at zones; we're looking at specific price levels. We're looking at anticipating when the swing is going to make an overall price move. We can divide that in half; once it hits the halfway point, we would anticipate a stop run or a retracement or a bounce in a bear market. Once that rate's hit, stops are gone, we're going to look for expansion going towards our larger objective.

Once that equilibrium price point is taken out, we will look for another retracement, and then inside that, we will anticipate the second stop run. After that, generally, there isn't another stop run at all; it just makes a run quickly to the objective on the upside. So, we can see that second stop run in here. Note it's after the midway point is breached and it's traded higher and it comes back as a retracement. Then finally, that last portion is a quick reach for that 1260 level.

I promise you, if you go through this and you take into consideration of going through every single detail and applying it to your charts and looking at examples, you'll see that what I'm explaining here ferrets out the really solid swings. Also, note that it's also limiting your trades to only those that are seasonally poised to move higher or lower. So, it reduces the number of potential setups so you can't overtrade. It's literally impossible to overtrade. Now, because of the content in January, what the seasonal tendencies are that I like to trade, there's nothing apart from them that I want to trade as a swing trade. Majority of my trades are short-term and day trades. That's why I excel there because most of my trades are there. So, if you keep doing a lot of the same thing by experience, you get good at swing trades again. They only set up around four to six weeks. I can't wait four to six weeks to take a trade; I have to be doing something more frequent than that.

So, if you can't day trade or short-term trade, this is, in my opinion, the million-dollar answer to that question. What should you be doing? You have all the conditions in this marketplace now. I've given you the rules. It's clear-cut. It's literally you can make a flow chart of your own or checklist if you will, but the way I just did it here is exactly what I do, and you've watched me do it without going through this whole mechanics of it all. That's the process I went through to come to the conclusion that gold was going to go higher and silver was going to go higher. All these things line up.

But it's not going to be any benefit to you by just watching the video one time and then waiting to get to the next thing like there's going to be some secret little plug and play and it pops up in your chart. You have to think about some things; you have to make decisions at each stage of your analysis. You have to question, "Is there something for me to do right now?" If there isn't, it doesn't mean forget the whole idea; it just means you have to wait for new information. And that's the hardest part; that's where patience has to kick in. Either you're going to become patient, or you're going to remain impatient, and you're not going to be a part of mentorship. You're not going to be a successful trader; you're just going to chase something else or forget trading altogether.

The ones that are solid, the ones that are convicted about becoming successful in trading, they know now they have rule-based ideas for swing trading. You know that you've got to do certain things to get to the next stage of analysis. Nothing in here is difficult; nothing in here is highly technical, but it is a procedure that you go through that leads you to the outcome you're looking for.

Don't take my word for it; use the framework and go back over the last two years and see if those ideas aren't ferreting out all the solid swing trades, both long and short. So, it's been a pleasure for me to share this swing trading model of mine, and I pray that you do not make this stuff common knowledge. So, again, if this is your last month with us, please be respectful, and just know that you have something that's a really strong analysis concept; it ferrets out amazing swing trades. You've seen it has been used to outline the gold market. This was the way I did it. Okay, this is how I did it. If I tell you this is how I do it, just know that when we go forward and we break the markets down because we've completed the swing trading model, now we will be able to go through the marketplace and actually do the real-time analysis to ferret out any new short-term, I'm sorry, swing trades going forward as we go into the new content for short-term trading in March.

So, the concepts are this: as we learn all the rules about each individual discipline, the next month, we can start going in and using it all. Now, we have all the framework for position trading and swing trading. We will be learning short-term trading while we're going through the short-term trading in March. We will be continuously looking for swing trade ideas and potentially long-term position trading ideas. When we finish March and short-term trading's done, we will be going into day trading in April.

While we're going through April, we will have all the information about short-term trading. In April, we will be absolutely trading one shot, one kills every single week. Okay, so that way you know what we're doing, how the context of the information is utilized, and all these things how they come together, that's the framework, that's the structure. When we're done learning day trading in April, in May, we'll be day trading every single day while we learn scalping. And then, we'll be going into other content later in the mentorship. So, hopefully, this has been insightful to you guys. I can't wait to get your feedback on what you think about the swing trading model. I told you it's not complicated at all, but it requires you to think, and you have to go through some of the content that you've already digested already, and you have to know some things. If you don't know what SMT. divergence is, you've got to do some study on that, and all that stuff is in the free tutorials. Until next time, wish good luck and good trading.

UA TEXT

Ласкаво просимо до 8-го уроку модуля "Свінг-трейдинг". Це свінгова установка на мільйон доларів.
Отже, друзі, ми розглянемо те, що я називаю свінговою схемою на мільйон доларів. Перш ніж ми почнемо, просто зрозумійте, що ми не стверджуємо, що ви заробите на цьому мільйон доларів. Це просто означає, що це найкращий стан, який я знайшов у своїх технічних інструментах, і який, на мою думку, вимагає найбільшого вивчення та уваги. Якщо ми можемо отримати подібні сценарії з ринку, то це просто обіцяє нам хороші можливості для пошуку, коли вони з'являються.
Я представляю "Гойдалку на мільйон доларів" саме в такому порядку, і вона починається з очевидного пошуку сезонних тенденцій. Я щиро вірю, що на ринку існують сильні сезонні тенденції, які не потребують пояснень. Протягом багатьох років я неодноразово демонстрував, наскільки сильними є сезонні тенденції, оскільки існує велика ймовірність того, що вони продовжуватимуться і в майбутньому. Я починаю весь свій аналіз з цього. Є багато угод, які повторюються з року в рік, і було б просто нерозумно, принаймні, не зайти і не дослідити, чи є ще якісь технічні та фундаментальні фактори, якщо ви хочете так сказати, щоб прийти до згоди з цією торговою ідеєю відповідно до сезонної тенденції, незалежно від того, чи вона бичача чи ведмежа.
Тепер, коли ми визначилися з часом і сезонною тенденцією, наступне, що ми повинні зробити - це провести серйозний аналіз ринку. Ми розбиваємо ринок на чотири основні класи активів, а потім визначаємо, чи перебуваємо ми в зоні підвищеного ризику, чи зниженого ризику, а також чи перебуваємо ми в зоні тренду або консолідації ринку. Потім ми переходимо до фази міжринкового аналізу, де розглядаємо тісно корельовані пари. Ми вивчаємо взаємозв'язки між чотирма основними класами активів: акціями, облігаціями або процентними ставками, товарами та валютами. Потім ми проводимо аналіз зверху вниз, виділяючи всі основні рівні, які можуть бути важливими для свінг-торгівлі.
Потім я переходжу до самого налаштування торгівлі, а потім, звичайно ж, переходжу до управління торгівлею. Отже, ми розберемо цей процес і дамо трохи більше деталей про те, як я шукаю свінгові угоди.
Перш за все, це буде навчання типу мислення. Він покаже вам процес, якщо хочете, через який я проходжу, як я думаю про речі.
Отже, щодо сезонної тенденції, перше питання, яке я собі ставлю: чи існує сезонна тенденція до купівлі зараз, чи з'явиться вона незабаром? Якщо відповідь на це питання позитивна, то я переходжу до основного процесу аналізу ринку. Якщо відповідь негативна, то я розглядаю інший актив або ринок, який має таку тенденцію. Якщо немає жодного класу активів чи ринку, який би пропонував сезонну тенденцію, я чекаю на нову.
Що це означає? Це означає, що немає свінгових угод. Я не можу укласти свінгову угоду, якщо перше правило - це наявність сезонної тенденції. Без сезонної тенденції я не торгую. Звичайно, буде багато коливань, які відбуваються кожного року, кожного календарного місяця, і в цьому щось є. Але якщо вони не збігаються з сезонною тенденцією, я не торгую. Але якщо це не збігається з сезонною тенденцією для мене, я не беру це.
Якщо ви хочете забути про цю частину шаблону і просто подивитись на все інше, за винятком сезонних тенденцій, тоді вперед. Але для мене особисто, що робить цю схему на мільйон доларів, так це те, що вона вже базується на історичних доказах того, що вона повторюється багато разів, а не лише час від часу.
Після того, як я визначився з сезонною тенденцією, яка перебуває в процесі формування або вже діє, я переходжу до основного процесу аналізу ринку.
Питання, яке я собі ставлю: Чи є тенденція на ринках процентних ставок та/або валютних ринках, в основному на індексі долара? Якщо відповідь позитивна, то я переходжу до процесу фільтрації товарів і акцій. Якщо відповідь "ні", то я розглядаю короткострокові або одноденні угоди і чекаю, коли умови торгівлі стануть більш сприятливими.
Тепер зверніть увагу на те, що я щойно сказав. Ми не говорили про короткострокову торгівлю. Ми ще не говорили про денну торгівлю. Але це дає мені контекст для роботи. Якщо у мене немає умов, які підходять для свінгової торгівлі, я не просто кажу, що більше не можу торгувати. Я переходжу на нижчий, коротший таймфрейм, будь то короткострокова торгівля або денна торгівля. Я просто не можу нав'язати собі думку про торгівлю свінгами без рамок.
Чи є товарні та / або фондові ринки в тренді? Якщо так, то переходьте до процесу міжринкового аналізу. Якщо ні, то розгляньте короткострокові або одноденні угоди і дочекайтеся умов для свінг-торгівлі. Я повинен мати обидві ці умови в згоді.
Тепер вам потрібно лише по одному з кожної групи. Іншими словами, це може бути тренд на ринку процентних ставок і тренд на фондовому ринку, або це можуть бути товари і тренд на процентні ставки, або це можуть бути валюти і тренд на сировинні товари. Але вам потрібен один індикатор з кожної групи, щоб погодитися з тим, що існує тенденція.
Етап міжринкового аналізу - це для валютних, металевих або свінгових ринків. Гаразд, ми розглядаємо програму хеджування COT, і я запитую себе: Чи купують або продають комерційні компанії в даний момент? Якщо вони купують, це означає, що вони знаходяться вище нульової базисної лінії, яка буде створена шляхом аналізу останніх 12 місяців. Якщо вони купують, то ми переходимо до процесу кореляційного аналізу. Якщо вони продають, то розглянемо короткострокові або одноденні угоди, почекаємо, коли умови торгівлі стануть більш сприятливими.
Дозвольте мені перефразувати це ще раз: це все умови для купівлі металу або іноземної валюти, добре?
Ми шукаємо, щоб комерсанти скорочували свої шорти. Якщо вони знаходяться нижче нульової лінії на стандартному графіку нетто-трейдера, це означає, що вони є нетто-трейдерами. Але те, що вони мають чистий дефіцит, не означає, що ми не можемо використовувати інформацію, засновану на останніх 12 місячних діапазонах. Яким був найвищий і найнижчий діапазон їхньої чистої позиції? Розділивши це навпіл, ми можемо отримати новий діапазон з точки зору того, купують вони чи продають, виходячи з їхньої програми хеджування.
Якщо ми бачимо, що вони перейшли на бік купівлі навіть нижче нульового рівня на графіку COT нетто-трейдера, якщо це сталося, ми можемо переходити до процесу кореляційного аналізу. Тепер, якщо ми знаходимося вище нульової лінії, то, очевидно, рекламні ролики є чистими довгими. Але майте на увазі, що навіть якщо комерційні трейдери мають чисту коротку позицію, вони все одно можуть побоюватися цього з точки зору того, що вони роблять на основі своєї програми хеджування за останні 12 місяців.
Якщо ми не бачимо на графіку COT ф'ючерсу, купівлі з їхнього боку, тобто скорочення їхніх шортів або нової купівлі в чистий лонг, якщо цього немає, ми повинні розглядати або короткострокові, або одноденні угоди. Іншими словами, ми чекаємо на свінгові умови торгівлі.
Процес кореляційного аналізу:
Я задаю собі питання: чи підтримує індекс долара ведмежий ціновий рух по долару США? Якщо так, то я переходжу до процесу фільтрації товарів. Якщо ні, то я розглядаю короткострокові або одноденні угоди і чекаю, коли умови торгівлі зміняться.
Повторюючи це, якщо ми маємо бичачий настрій щодо іноземних валют або металу, ми будемо шукати індекс долара, який буде прагнути торгуватися нижче, або це вказуватиме на ведмежі ціни. Іншими словами, дивергенція SMT по відношенню до металу або іноземної валюти. Якщо ми це бачимо, то можемо переходити до процесу фільтрації товарів. Якщо ми цього не бачимо, ми чекаємо або укладаємо короткострокову угоду.

Процес фільтрації сировинних товарів:
Я запитую себе, чи піднімаються сировинні товари вище, б'ють старі максимуми або відкидають старі мінімуми? Іншими словами, чи знаходять вони підтримку і пробивають рівні опору? Якщо ми бачимо це, то це добре для нашого фільтра. Ми бачимо, що сировинні товари є бичачими, а індекс долара - ведмежим. Це нормальний симетричний стан ринку.
Якщо відповідь на це питання позитивна, то ми можемо перейти до процесу фільтрації відкритого інтересу. Якщо відповідь "ні", то розгляньте короткострокові або одноденні угоди і почекайте, коли умови торгівлі зміняться.
Процес фільтрації відкритого інтересу:
Чи падає відкритий інтерес або він впав на 10-15 або більше відсотків? Це вказує на комерційне коротке покриття. Ви можете отримати відкритий інтерес для ринку на сайті barchart.com, і я зробив багато прикладів цього, і я фактично дам все це з точки зору адреси веб-сайту і все це в ваших нотатках у форматі PDF.
Якщо відповідь "так", то ми переходимо до процесу низхідного аналізу. Якщо відповідь "ні", то розглянемо короткострокові або одноденні угоди і почекаємо, коли умови торгівлі стануть більш сприятливими.
Аналіз міжринкових цін на іноземні валюти та метали для свінг-торгівлі:
Ми розглядаємо програму хеджування COT за останні 12 місяців тільки для чистих позицій комерційних трейдерів. Який найвищий і найнижчий діапазон їхніх чистих позицій? Я запитую себе, чи купують чи продають комерційні трейдери зараз? Якщо відповідь "продають" або якщо вони мають чисту коротку позицію, то ми переходимо до процесу кореляційного аналізу. Якщо ж він показує, що комерційні трейдери купують або мають чисту довгу позицію, тоді вам слід розглянути короткострокові або одноденні угоди і дочекатися змінних торгових умов.
Процес кореляційного аналізу:
Я задаю собі питання: Чи підтримує індекс долара бичачу цінову дію для долара США? Якщо відповідь позитивна, то я переходжу до процесу фільтрації товарів. Якщо ні, то розглядаю короткострокові або одноденні угоди і чекаю, коли умови торгівлі стануть більш сприятливими.
Процес фільтрації товарів:
Я запитую себе, чи падають товари нижче, чи пробивають вони старі мінімуми і чи відкидають старі максимуми? Якщо відповідь позитивна, то я переходжу до процесу фільтрації відкритого інтересу. Якщо відповідь "ні", то розглядаю короткострокові або одноденні угоди. Дочекайтеся свінгових торгових умов.
Процес фільтрації відкритого інтересу:
Чи зростає відкритий інтерес, чи збільшився він на 10-15 або більше? Це комерційний короткий продаж. Якщо відповідь позитивна, переходьте до процесу аналізу зверху вниз. Якщо відповідь "ні", то поки що розгляньте короткострокові або одноденні угоди. Зачекайте на зміну торгових умов.
Процес аналізу зверху вниз:
Ви вивчаєте 9-18-місячну історію цінових змін. Ви визначаєте всі масиви PD на місячних, тижневих, денних і 4-годинних таймфреймах і переносите їх на свій чотиригодинний графік. Зверніть увагу, що якщо діапазони даних на денному графіку відстають від сьогоднішнього дня на 20, 40 і 60 днів, шукайте масиви PD, щоб допомогти їх ідентифікувати. Якщо всі масиви PD діапазонів даних вичерпані або продані для 20-денного ретроспективи, перейдіть до 40-денної ретроспективи, а потім до 60-денної ретроспективи. Шукайте діапазони даних і масиви PD, які збігаються один з одним, щоб визначити високу ймовірність потоку інституційних ордерів і рівні, засновані на бичачій або ведмежій позиції або передумові, на якій ви торгуєте.
Зосередьтеся на відповідних масивах PD для торгових налаштувань. Наприклад, якщо ви налаштовані на "бичачий" сценарій, вам слід зосередитися на місячних, тижневих і денних масивах дисконтів, щоб сформувати довгу позицію. Якщо ви ведмежий, ви зосереджуєтесь на щомісячних, щотижневих, щоденних масивах премій, щоб сформувати шорт.

Налаштування купівлі-продажу:
Зверніть увагу на всі щомісячні, щотижневі масиви знижок. Найкращі шанси спостерігаються, коли ці рівні пропонують вибуховий ріст. Підтвердіть щомісячний, щотижневий, щоденний запис масиву знижок. Це буде підтримкою слабкості індексу долара для дивергенції SMT. Якщо індекс долара підтверджує ведмежий настрій під час торгівлі по дисконтному масиву по вашій валюті або металу, укладайте угоду.
Якщо ви купуєте бичачий пробій або блок пом'якшення, ідеальною технікою входу буде купівля по стопу.
Якщо ви купуєте на бичачому розриві ліквідності або розриві справедливої вартості, ідеальною технікою входу є купівля по стопу.
Якщо ви купуєте на бичачому блоці відхилення ордерів або нижче старого мінімуму, ідеальною технікою входу є купівля по ліміту.
Використовуйте техніку входу в позиційну торгівлю для лімітних і стоп-ордерів. Див. січневі навчальні матеріали на сторінках 128 і 129, а також 141 і 142.
Налаштування торгівлі на продаж:
Зверніть увагу на всі щомісячні та щотижневі преміальні масиви. Найкращі шанси спостерігаються на цих рівнях, пропонуючи вибухове ралі нижче. Підтверджуйте вхід по місячному, тижневому, денному масиву на рівні опору з силою індексу долара для дивергенції SMT.
Вхід в угоду:
Якщо індекс долара підтверджує бичачий настрій під час торгівлі в преміальному масиві по вашій валютній або металевій угоді, виконайте торгову операцію.
Вхід в угоду:
Якщо ви замикаєте ведмежий брейкер або блок пом'якшення, ідеальною технікою входу буде продаж по стопу.
Якщо ви замикаєте ведмежий розрив ліквідності або розрив справедливої вартості, ідеальною технікою входу є продаж зі стопом.
При замиканні ведмежого блоку відхилення ордерів або вище старого максимуму ідеальною технікою входу є продаж по ліміту.
Використовуйте техніку входу в позиційну торгівлю для лімітних і стоп-ордерів. Див. січневі навчальні нотатки на стор. 128 і 129, а також 141 і 142.
Придбайте "Управління торгівлею":
Шукайте протилежні місячні, тижневі, денні преміальні масиви, до яких можна тягнутися протягом тривалого часу. Якщо можливо, шукайте збіги розширення фібо з преміальними масивами. Залишайте стоп-лосс від початкового розміщення до тих пір, поки ціна не зміститься на одну третину від передбачуваного вами напрямку торгівлі. Якщо торгівля рухається на вашу користь на одну чверть від наміченої мети, зніміть частину прибутку. Використовуйте від 20 до 30 для масштабування першого прибутку. Перемістіть захисний стоп-лосс на рівень беззбитковості після отримання першого прибутку, але не раніше. Коли торгівля наблизиться до 50 від запланованої мети, шукайте нові можливості для купівлі, щоб додати до чверті, знятої після короткострокового падіння, ще одну чверть. Зніміть повну позицію на запланованому рівні преміум-масиву або на 75-80 відсотків, і встановіть стоп-лосс нижче останнього чотиригодинного короткострокового мінімуму. Майте на увазі, що ринкова гармата, швидше за все, зробить пробіг для зупинки продажу на рівні або трохи вище 50 відсотків від діапазону, який ви утримуєте. Не поспішайте переносити стоп-лосс. Якщо ви зупинилися, перегляньте початкові причини торгівлі, якщо вони все ще актуальні. Повторно увійдіть в угоду з новим щомісячним, щотижневим або щоденним діапазоном знижок.
Продайте управління торгівлею:
Шукайте протилежні щомісячні, щотижневі, щоденні масиви знижок, до яких можна дотягнутися, поки вони короткі. Якщо це можливо, шукайте поєднання розширення волокон для дисконтних масивів. Залишайте стоп-лосс від початкового розміщення до тих пір, поки ціна не зміститься на одну третину від передбачуваного вами напрямку торгівлі. Якщо торгівля рухається на вашу користь на одну чверть від запланованої мети, зніміть частину прибутку. Використовуйте від 20 до 30 для масштабування першого прибутку. Перемістіть захисний стоп-лосс на рівень беззбитковості після отримання першого прибутку, але не раніше. Коли торгівля наблизиться до 50 від запланованої мети, шукайте нові можливості для закриття позицій, щоб додати до однієї чверті, знятої після короткострокового відскоку. Зніміть повну позицію на запланованих цілях дисконтного масиву або від 75 до 80 і встановіть стоп-лосс вище останнього чотиригодинного короткострокового максимуму. Майте на увазі, що ринкова гармата, швидше за все, змусить вас зупинитися на купівлі на рівні або трохи нижче 50 від діапазону, який ви утримуєте. Не поспішайте зі стоп-лоссом. Якщо ви зупинилися, перегляньте початкові причини торгівлі, якщо вони все ще актуальні. Повторно увійти в новий щомісячний, щотижневий або щоденний преміальний масив.
Гаразд, налаштування гойдалки на мільйон доларів:
Для цього прикладу ми розглянемо золото. Сезонна тенденція, на якій ми любимо зосереджуватися, і яку ми нещодавно використовували в наставництві: Ви можете бачити, що з грудня по січень спостерігається сильна тенденція до зростання золота, а з січня по лютий - до його падіння. Знову ж таки, ми використовуємо календарні орієнтири внизу графіка, а не вгорі. Верхні жовті квадрати, закруглені квадрати - це місяці поставки за контрактом. Ми використовуємо календарні місяці внизу діаграми. Отже, з грудня по січень на ринку золота спостерігається сильна тенденція до зростання, а потім, продовжуючи з січня по лютий, ринок золота в цілому зростає. Отже, ми маємо сильну сезонну тенденцію до зростання ціни на золото з грудня до середини лютого, початку березня.
Отже, я маю сезонну тенденцію, і ми перевіряємо наш основний аналіз ринку. Ринки облігацій зростають, індекс долара зростає, індекс CRB залишається незмінним у грудні, а фондовий ринок зростає. Отже, ми маємо ринок у сприятливому стані для свінгової торгівлі. Тепер ми подивимось, що роблять рекламні ролики. Рекламні ролики: Якщо ми озирнемося на останні 12 місяців, то побачимо, що максимум діапазону припав на січень 2016 року, і ми дивимося на червону лінію, це рекламні ролики, а нижня межа їх 12-місячного діапазону знаходиться тут, і це видно в липні місяці. Ви можете бачити, що в грудні 2016 року ринок демонструє зростання цін на рекламу в зеленій заштрихованій зоні. Це діапазон останніх 12 місяців; це умова купівлі. Це означає, що вони хеджували і купували агресивно і зменшили свої шорти. У той же час, відсотковий індекс Вільямса R знаходиться в стані перепроданості. Це означає, що настрої вкрай ведмежі, в той час як рекламні ролики показують скорочення шортів, а відкритий інтерес зменшився. Тут ми бачимо фіолетову лінію, відкритий інтерес агресивно знизився більше ніж на 100 контрактів. Рекламні ролики показують скорочення шортів, а червона лінія піднімається вище, в той же час ми перепродані з точки зору настроїв. Тепер ми можемо почати входити в ринок, щоб перевірити, чи є підстави для того, щоб індекс долара підтвердив, що золото має зростати. Ви можете бачити, що середина грудня переходить в січень, золото не змогло досягти нижчих мінімумів на основному рівні підтримки для золота, і ми подивимося на рівень 1 1 4 2 року, а індекс долара демонструє готовність йти вище, так що є дивергенція, яку ми шукаємо, і ми збираємося переглянути сировинні товари, зробивши вибірку в грудні, листопаді, грудні, січні. Соєві боби змогли побити короткострокові максимуми; кожен мінімум був відкинутий, тому на ринку соєвих бобів спостерігався бичачий настрій, ви знаєте, підтекст. Листопад, грудень, ви можете бачити, що високоякісна мідь також була бичачою; вона не хотіла опускатися нижче. Сира нафта досягла більш високого мінімуму в грудні, і вона легко побила короткострокові максимуми, відкинувши короткостроковий мінімум, досягнутий в грудні. Вибачте, листопад, і жива велика рогата худоба не змогла досягти нижчих мінімумів, легко побивши короткострокові максимуми, тому сировинні товари в цілому були бичачими, і ми подивимося на рівень 1 1 4 2 року, який є максимумом, відзначеним на цій місячній свічці на ринку золота, і ви бачите, що це бичачий блок ордерів, остання низхідна свічка прямо перед висхідним рухом в листопаді 2015 року.
Досить велике зміщення переходить в 2016 рік:
Ціна торгується до 1370 або близько того, і ми уточнили нашу мету на випадок, якщо ми залишимося в довгій позиції. Ми будемо шукати рівень 1250, відзначений на тижневій свічці від 17 жовтня 2016 року. Зверніть увагу, що у нас тут також є старий мінімум; ми будемо посилатися на рівень 1200 для золота від 1 травня 2016 року, або травневу свічку, якщо можна так сказати. Отже, ми відзначили тут рівень 1200. Я хочу, щоб ви подивилися, як ціна відреагувала на нього. Це, по суті, середина цінового коливання від рівня 1142. Зараз ми не розглядаємо рівень 1130, тому що ви ніколи не зможете досягти фактичного мінімуму, так що не думайте, що ви коли-небудь це зробите. Ми будемо дивитися на місячний блок ордерів на рівні 11142. Отже, 11142 - це наша мета або рівень підтримки, а діапазон прогнозу вгору становить приблизно від 1255 до 1260.
Це середина діапазону:
Це рівень 1200, що вимірює діапазон від рівня 1142 від цього місячного блоку ордерів PD, і до тижневого масиву PD з премією 1255 і дисконтом від 1142 до 1150. Купуючи на зниження на рівнях від 1145 до 1150, проектуючи цей діапазон вгору і вимірюючи його, ми можемо отримати рівноважну ціну 1200. Також зверніть увагу, що від точки рівноваги був тільки один реальний значний стоп-пробіг, і це сталося після того, як точка рівноваги була пробита вгору. Це той випадок, коли ви в кінцевому підсумку очікуєте стоп-пробіг по вашій угоді. Отже, важливо, щоб ви не відстежували свій стоп-лосс агресивно, ви повинні знати свій діапазон, від 1255 до 1260. Отже, ми вимірюємо його заздалегідь, так що це дає нам всі рівні, які ми можемо почати шукати, намічаючи, де буде знаходитися кожен квадрант коливань. Ми знаємо, що рівновага знаходиться на 1200, отже, між 1200 і 1145 або 1142, якщо ви хочете використовувати фактичний блок ордерів на місячному графіку. Цей діапазон, розділений навпіл, дасть вам нову точку рівноваги, і ви можете розбити його на частини, і ви дійсно почнете бачити менші коливання ціни в більшому коливанні ціни, тому що ціна є фрактальною.

Це цільова мета торгівлі:
Повний діапазон, рівноважна цінова точка, коли вона торгується в бік зростання, очікуйте і передбачайте стоп-рейс, щоб зняти зупинки на продаж нижче ринкового рівня. Потім починається другий етап цінової дії, що йде до кінцевої мети 1255 - 1260, де, як правило, не відбувається іншого руху акцій, поки вони не досягнуть останньої чверті або останньої третини загального цінового руху від точки середини леза або рівноваги. Після того, як цей стоп-лосс був досягнутий, і всі стопи по комірках були зняті нижче рівня 1195 - 1190. Коли ціна знизилася і досягла тієї середини в районі рівня 1183, вона також потрапила в блок ордерів, останню свічку, що знизилася, прямо перед висхідним рухом, в районі цінового рівня 1175-1180, який і викликав цей мінімум. Тепер у нас є щоденний масив PD на цьому блоці ордерів; ми можемо виміряти цінові коливання тут і почати робити прогнози.
Отже, ви берете свій індикатор Фібоначчі, тягнете його від максимуму вниз до мінімуму і використовуєте розширення 127 і 162. Маючи ці рівні на графіку, ви прийдете до 1260, який є точкою злиття Фібоначчі, тижневих масивів PD і місячних масивів PD. Отже, саме це коливання ви вимірюєте для прогнозування коливань. Зауважте також, що це кінцева частина діапазону, тому на цій другій частині повинен бути ще один стоп-лосс після того, як буде досягнутий максимум, сформований в середині загального цінового коливання. Іншими словами, на найвищому ціновому коливанні, яке ми спостерігаємо, в районі рівня 1220. Як тільки цей максимум буде досягнутий, ви не побачите іншого стоп-ордера на мінімумах, поки ми не пройдемо цей рівень. Іншими словами, стоп-рейс буде після того, як буде пробита серединна точка. Зазвичай вони повертаються і вибивають переляканих биків, які не хочуть мати ніякого відкритого ризику. Потім ціна знову торгується через точку рівноваги і досягає ще одного короткострокового максимуму. Коли вона повернеться вниз, вона спробує повторно протестувати середину або рівноважний максимум на цьому відкаті. Багато разів ви будете бачити цей стоп-лосс; зазвичай він є останнім. І ви можете бачити, що це відбувається в районі рівня 1220. Потім ціна розбігається, ми називаємо рівень 1220-1218, 1217 рівнем для купівлі, для свінг-торгівлі. З 1220 ціна піднялася аж до 1260; це 4000 за контракт на срібло.
І ви можете бачити, що тут знову вимірюється загальне коливання ціни, ви можете бачити коливання і рівні, на яких вони відновлюються і ламають загальне коливання ціни, навіть на другій частині в меншому квадранті, так що ви можете бачити, як фрактали виникають всередині другої частини цього коливання. Отже, що робить цю торгову установку прибутковою на мільйон доларів? Той факт, що у нас є система, яка проходить через весь ринок, систематично розбиваючи його на частини, шукаючи умови. Якщо умови є, ми отримуємо дозвіл на перехід до наступного етапу аналізу. Якщо ми їх не отримуємо, нам доводиться сидіти склавши руки і чекати. Як тільки ми його отримуємо, ми знаємо, що можемо виходити на ринок і торгувати відповідно. Ми знаємо, коли ми збираємося взяти стоп-лосс і перемістити його вище, ми знаємо, коли ми збираємося залишити його в спокої, ми знаємо, коли ми збираємося купувати по стопу або коли ми збираємося купувати по ліміту, ми знаємо, коли ми збираємося продавати по стопу і коли ми збираємося продавати по ліміту. Там є умови. Я знаю деяких з вас, і це будуть ті, хто не хоче працювати і не хоче звертати увагу, і ви просто хочете дати мені систему, де я можу підключити її до свого графіка, і вона щось вискочить. Це не так, друзі. Це вимагає від вас певної роботи, а це означає, що поки я говорю, ці позначки, які я даю вам в аудіокоментарі, ви повинні додавати їх до цих діаграм.
Отже, у ваших конспектах вам потрібні не лише мої нотатки, які ви шукаєте. Ви також можете додавати туди свої моменти осяяння або запитання щодо певних речей. Саме тому на цих діаграмах є багато вільного місця, інакше я б дуже сильно збільшив масштаб, і у вас не залишилося б місця.
Я хочу, щоб ви використовували цей час і навчальні нотатки для того, щоб робити власні нотатки, робити посилання на речі, про які ви не думали, або, можливо, ви вперше дізналися про щось з цього уроку. Що стосується стоп-лосс, щодо того, коли ви купуєте по стопу, а коли продаєте по ліміту, у нас є конкретні умови. Ми знаємо, який масив PD ми шукаємо з точки зору покупки по стопу і продажу по ліміту - все це, їх умови. Тепер ви знаєте, коли це робити, який рівень ціни шукати. Ми не дивимося на зони, ми дивимося на конкретні цінові рівні. Ми намагаємося передбачити, коли гойдалка зробить загальний ціновий рух. Ми можемо розділити його навпіл; як тільки він досягне середини шляху, ми будемо очікувати стоп-рейс, корекцію або відскок на ведмежому ринку. Як тільки ціна досягне цієї позначки, зупинки зникнуть, ми будемо шукати розширення, що веде до нашої більшої мети.
Після того, як рівноважна цінова точка буде досягнута, ми будемо шукати ще один відкат, а потім всередині нього ми будемо очікувати другого стоп-пробігу. Після цього, як правило, більше не відбувається жодного стоп-пробігу, а просто відбувається швидкий пробіг до цілі на висхідному тренді. Отже, тут ми бачимо другу зупинку. Зверніть увагу, що це відбувається після того, як пробивається середина шляху, ціна торгується вище і повертається назад як корекція. І, нарешті, остання частина - це швидке досягнення рівня 1260.
Я обіцяю вам, що якщо ви пройдете через це і візьмете до уваги кожну деталь, застосуєте її до своїх графіків і подивитеся на приклади, ви побачите, що те, що я пояснюю тут, дозволяє виявити дійсно сильні коливання. Крім того, зверніть увагу, що це також обмежує ваші угоди лише тими, які сезонно схильні до руху вище або нижче. Таким чином, це зменшує кількість потенційних налаштувань, щоб ви не могли переторгувати. Переторгувати буквально неможливо. Тепер, з огляду на зміст січня, сезонні тенденції, якими я люблю торгувати, немає нічого, крім них, що я хотів би торгувати як свінг-торгівлю. Більшість моїх угод - це короткострокові та одноденні угоди. Ось чому я досягаю успіху, тому що більшість моїх угод відбуваються саме там. Отже, якщо ви продовжуєте робити багато одного і того ж на досвіді, ви знову станете хорошими в гойдалках. Вони встановлюються лише приблизно від чотирьох до шести тижнів. Я не можу чекати чотири-шість тижнів, щоб укласти угоду; мені потрібно робити щось частіше.
Отже, якщо ви не можете торгувати щодня або короткостроково, це, на мою думку, відповідь на це питання на мільйон доларів. Що ви повинні робити? Зараз у вас є всі умови на цьому ринку. Я дав вам правила. Тут все зрозуміло. Ви можете буквально скласти власну блок-схему або контрольний список, якщо хочете, але те, як я це зробив, - це саме те, що я роблю, і ви бачили, як я це роблю, не заглиблюючись в усю цю механіку. Це процес, через який я пройшов, щоб дійти висновку, що золото піде вгору, а срібло піде вгору. Всі ці речі збігаються.
Але ви не отримаєте ніякої користі, якщо просто подивитеся відео один раз, а потім будете чекати, що буде далі, як ніби є якийсь секретний спосіб підключити і грати, і воно з'явиться на вашому графіку. Ви повинні думати про деякі речі; ви повинні приймати рішення на кожному етапі аналізу. Ви повинні запитати: "Чи можу я щось зробити прямо зараз?". Якщо ні, це не означає, що потрібно забути про ідею, це означає, що потрібно чекати на нову інформацію. І це найскладніше; саме тут потрібно запастися терпінням. Або ви станете терплячими, або залишатиметеся нетерплячими, і ви не будете частиною менторства. Ви не станете успішним трейдером; ви просто будете гнатися за чимось іншим або взагалі забудете про торгівлю.
Ті, хто тверді, ті, хто переконані в тому, що стануть успішними в торгівлі, тепер знають, що у них є засновані на правилах ідеї для свінг-трейдингу. Ви знаєте, що вам потрібно зробити певні речі, щоб перейти до наступного етапу аналізу. Тут немає нічого складного; тут немає нічого високотехнічного, але це процедура, через яку ви проходите, і яка приведе вас до результату, якого ви шукаєте.
Не вірте мені на слово; використовуйте цю систему і поверніться назад за останні два роки і подивіться, чи не з'являються ці ідеї у всіх великих свінгових угодах, як довгих, так і коротких. Отже, мені було дуже приємно поділитися своєю моделлю свінг-трейдингу, і я молюся, щоб ви не робили її загальновідомою. Отже, знову ж таки, якщо це ваш останній місяць з нами, будь ласка, будьте шанобливі і просто знайте, що у вас є щось, що є дійсно сильною концепцією аналізу; вона виявляє дивовижні свінгові угоди. Ви бачили, як вона використовувалася для окреслення ринку золота. Ось як я це зробив. Гаразд, ось як я це зробив. Якщо я скажу вам, як я це роблю, просто знайте, що коли ми будемо рухатися вперед і розбивати ринки, тому що ми завершили модель свінг-трейдингу, тепер ми зможемо пройти через ринок і фактично провести аналіз в реальному часі, щоб виявити будь-які нові короткострокові, вибачте, свінг-трейдинги в майбутньому, коли ми перейдемо до нового контенту для короткострокової торгівлі в березні.
Отже, концепція полягає в наступному: коли ми вивчимо всі правила по кожній окремій дисципліні, наступного місяця ми зможемо почати використовувати все це. Зараз у нас є всі основи для позиційної торгівлі та торгівлі свінгами. Ми будемо вивчати короткострокову торгівлю, поки будемо проходити короткострокову торгівлю в березні. Ми будемо постійно шукати ідеї для свінг-торгівлі і потенційно довгострокової позиційної торгівлі. Коли ми закінчимо березень і короткострокову торгівлю буде завершено, ми перейдемо до денної торгівлі в квітні.
Протягом квітня ми будемо мати всю інформацію про короткострокову торгівлю. У квітні ми будемо абсолютно торгувати одним пострілом, по одному вбивству щотижня. Таким чином, ви будете знати, що ми робимо, як використовується контекст інформації, і всі ці речі, як вони поєднуються разом, це основа, це структура. Коли ми закінчимо вивчати денну торгівлю в квітні, в травні, ми будемо торгувати кожен день, поки будемо вивчати скальпінг. А потім ми перейдемо до іншого контенту на наступних етапах наставництва. Тож, сподіваємось, ця стаття була для вас корисною. Я з нетерпінням чекаю ваших відгуків про те, що ви думаєте про модель свінг-трейдингу. Я говорив вам, що вона зовсім не складна, але вона вимагає від вас думати, і вам доведеться пройти через деякий контент, який ви вже засвоїли, і ви повинні знати деякі речі. Якщо ви не знаєте, що таке ЗПТ. дивергенція, вам доведеться трохи почитати про це, і все це є в безкоштовних навчальних матеріалах. До наступного разу, бажаю удачі і гарної торгівлі.

ICT Mentorship Core Content - Month 06 - Reducing Risk & Maximizing Potential Reward In Swing Setups

2024-06-17T13:28:22.351Z

Welcome back, folks. This is lesson six of the February 2017 ICT Mentorship. Swing trading is our topic for this month. This teaching is going to focus on reducing risk and maximizing potential reward swing setups.

Reducing risk begins with knowing your maximum risk per setup or trade. You should not allow high risk per trade as this equates to gambling. Professionals frame setups with low risk and high reward.

With swing trades, we focus on framing the monthly and weekly levels. This means looking at the PD arrays for a premium, aiming to sell those levels. We look for bearish order blocks, bearish liquidity voids to trade up into, optimal trade entries, and bearish fair value gaps. We're looking for old highs to short on a false break above, and rejection blocks with candles that have long wicks, aiming to sell above the bodies of those candles. We also look to sell at old lows and old highs, seeing them as a premium.

Conversely, for bullish setups, we look for mitigation blocks, breakers, low shoulder blocks, voids below us, old lows, old highs, and rejection blocks with long wicks, aiming to buy below the bodies of those candles before a rejection block.

By only framing trades along those monthly and weekly levels, we use order blocks in these teachings. Using the PD array Matrix, you go in the order the matrix shows you. As you progress through the list from the bottom up for premium PD arrays and from the top down for discount PD arrays, you hunt the current range you're trading in. By using those levels on the monthly and weekly charts, you get the context of what you're trading off of.

If we see the market giving us a monthly and weekly level for bearishness, we look for monthly discount arrays to reach into. The first one in the list might be a mitigation block, a bullish breaker, or a liquidity void below us. These would be your objectives on the monthly chart. Frame the trade on the monthly and the objective on the monthly, looking for large ranges.

Even though these ranges are huge, traders often maximize their leverage and risk. There's no need to put too much risk on your trade to get rich in a handful of trades. Avoid trying to double your account every month. Aspiring fund managers should keep their risk small to appeal to potential clients who will appreciate low-risk, consistent returns. We will outline how to achieve significant returns relative to the risk used.

Using higher time frame PD arrays for four-hour entries permits setups with tighter stops. For the average person working a job or running a business, using nothing less than a four-hour chart is sufficient. You don't need to check it constantly, just a few times throughout the day. Many setups occur around the close of the day, allowing you to frame trades the day or night before.

By using the higher time frame PD arrays and referencing the monthly and weekly levels, you can frame trades with massive potential ranges. This approach eliminates the need for large stops as discussed in the position trading method in January.

Refer back to the previous lessons on entry patterns and techniques taught in January. These same patterns can help reduce your risk in swing trades on a four-hour basis. By focusing on monthly and weekly time frames for trade context, you can manage large ranges effectively. Monthly ranges can be several hundred pips, weekly ranges a couple of hundred pips, and daily ranges around 100 pips. A four-hour chart reduces these ranges to more manageable levels for framing risk.

Use nothing less than a 3:1 reward-to-risk ratio. This is a reminder that achieving trades with just a 3:1 ratio is feasible. Often, you will find 5:1 or even 10:1 ratios. With a 3:1 reward-to-risk ratio, you only need to be accurate 30% of the time to be profitable. Imagine being wrong 70% of the time and still being net positive. Higher reward-to-risk ratios mean you can afford to be wrong often and still be highly profitable.

Leverage is your Holy Grail in swing trading. Control your leverage without trying to maximize it. Even though brokers may offer high leverage, such as 50:1 in the States or higher elsewhere, you don't need that much to achieve wealth. Futures generally offer about 10:1 leverage. In Forex, the maximum leverage in the States is 50:1. Achieving wealth does not require excessive leverage. It can be attained faster than a typical 401k plan.

To maximize your reward, only trade on higher time frame monthly and weekly levels. This is crucial and worth emphasizing.

So, interested in these lower time frames? Not so much now because we've been spending such a long time on the higher time frames and you've seen the importance of it. But these higher time frame levels are exactly what you're looking for in relationship to smart money plays. Smart money can't see the five-minute order block. The algorithm is just allowing the price to get down to those levels and then you're getting responsiveness based on limit orders. But those responses are really patterned off of a higher time frame price level, which means a daily, a weekly, or a monthly chart. They layer their orders just above or just below these levels—they don't all have the set entry order at the same price.

So, when we have these daily levels or four-hour levels, there's going to be a specific level in mind. For instance, it could be the big figure, a 20 level, an 80 level, or a 50 level. But just above it, for instance, if we're looking at the mid-figure level and we're expecting some bullishness, it could be a bullish order block that forms at the 60 level, which is just 10 pips above the mid-figure. Overall, they're averaging in at 50 as a whole, but you can see orders start building in with the lower time frames. We'll talk about this more when we get into short-term trading, day trading, and scalping, but we don't necessarily need any of that to get involved with these types of trades using a four-hour chart.

Timing a four-hour entry on higher time frame levels offers the maximum R multiples. Now, what's an R multiple? That's your reward on the risk that you're associating with that trade. So, if you're trying to get a multiple of, say, five R on your trade, you're trying to get five dollars for one dollar risk. If we're framing our trades with nothing less than three to one, it's very hard to find a three to one trade on these types of setups. Many times, it's five or higher—sometimes 10, 12, or even 15 to one in some instances. If you look hard and wait for the setups to come, believe me, they are there.

Having these R multiples is what professionals do. We put very little money at risk to get huge price moves—massive price moves in relation to the overall risk that we put to our account. Higher time frame levels offer ranges of 200 to 500 pips and can yield up to 10 R wins. Imagine you put a dollar up, and you get ten dollars back for that win. How many times do you need to do that over the course of a year if you're managing funds to achieve a return of, say, twenty to thirty percent? Everybody goes ecstatic over those numbers—that’s the industry standard. If you can hit that, you're killing it. You don’t have to do very much to achieve that. That’s why I stress that you don’t have to trade a lot to do very well in this business. You can manage other people's money and earn a great deal of money doing very little trading.

To the uninformed public who place funds in your hands, they assume you’re in here every day like a day trader, working hard to get very little. If your clients think you have that work ethic and are working very hard, even when you’re not, that’s why fund managers live the lifestyle they have. They do very little to get the returns they achieve. They put very little risk in there because they don’t want to scare clients away with a lot of drawdown. If they take massive moves out of the marketplace with very small risk, it looks amazing on paper and compounds the bottom line, leading to handsome yearly rewards.

Granted, some of you might think 30 percent isn't enough and need more per year. Let me tell you something—when you have 10 million dollars under management and show a 30 percent return, believe me, you won't just keep 10 million dollars. People will start knocking on your door, bringing your phone off the hook, asking you to take their money. Large investors will seek you out to manage their funds.

Remember, there are typically one to two swing trades every four to six weeks. So, about a month and a half generally, you’ll get one or two swing trades. The second one usually begins around that time. The frequency is about one every four to six weeks, which is a pretty safe assumption. If you look at the daily chart time frame, you'll see that’s the average. This means you have a lot of time to prepare for these trades. You’re not over the charts every five minutes. You don’t have to be there every single day. You can miss a day if you have to—you have a life, you have a business. If you’re on a business trip or whatever, you can still swing trade without doing a lot.

By removing high leverage and coupling higher time frame setups with high R multiples, you can achieve substantial returns with minimal risk. This is key.

So, if you can remove the high leverage— in other words, we're not trading with 50 to 1, we're not trading with 100 to 1, 200 to 1, or even 400 to 1 if they still allow that anymore.

By removing the high leverage, you can actually trade with just 3 to 1 leverage. That means if you have a $10,000 account, you're only trading with three minis. And then it probably just blew your mind. "What? I didn't come here to learn that." Sure you did. You came here to learn to be profitable and have risk managed—low risk, high reward.

The way you answer that equation is, number one, you have to remove your leverage. Your leverage is going to kill you when you build your positions up to the point where you can eventually trade at a larger size. Say you get into the $2 million mark—you can start considering going into, and you really should consider going into, prime brokerage.

Prime brokerage will not allow you to leverage, you de-leverage. So, that means whatever you have on deposit, that's the maximum you're going to do. And then, frankly, you're not even going to trade with that leverage either. You're going to actually be under-leveraged. In other words, if you have a million dollars on deposit, you're not trading with a million dollars leverage. Many times you're trading with half a million dollars.

And it probably sounds counterproductive, but you're actually doing very well when you have those seven digits. And you don't need very much return to keep doing very well. And again, at that moment, at that point, you don't want to risk anything. You want to keep your risk very small and still allow your big profits in terms of reward to pan out.

Now, if you consider that leverage at 3 to 1, and you're looking for setups that pay out as high as 10 R, it can yield up to 15 percent. So, if you're risking 1.5 percent on your equity per trade and you get a reward of 10 for 1, you're making upwards of 15 on that one transaction or that one trade.

How many of those do you need per year? Now, do the math. Say you're getting an average of 6 really choice swing trades per year. And I already know somebody's thinking, "Man, this is not active enough. I need to be doing something more." No, you don't. No, you don't. Who says you have to do more if you're here to learn how to be profitable?

So, if you can have a life, do other things outside of trading, and still do exceptionally well, think about it. 15 percent. If you manage funds, okay, and you're risking 1.5 percent, using 3 to 1 leverage, and you're using an average of 50 to 50 pips per stop, okay, when you do that, focusing on just 6 swings per year alone, and that setup offering 10 to 1 reward to risk for one dollar you get back ten. If you do that, you're more than doubling that equity.

Now, that's not doubling your money every single month. It's not getting 25 percent every week. It's not getting 15 percent on your day trades. It's being very, very conservative, very low frequency. The opportunity for drawdown is very, very low because your frequency is low, and your risk is already predefined at 1.5 percent.

You know what you're looking for. There's a frequency of about one trade every 4 to 6 weeks. And you're looking for ideal setups around a monthly and/or a weekly level. By framing these ideas and hunting setups that offer 10 to 1, this will give you the context and framework to double your equity or your managed fund equity in the course of just 6 trades per year.

You don't have to rush. You don't have to take every single swing trade if it doesn't look right. Just wait. There's something setting up. Something, you know, every 4 to 6 weeks, there's some kind of trade that offers you an opportunity to do something in the marketplace.

But if you're framing the setups on a monthly and/or weekly level, these can offer huge multiples of reward to risk.

Alright, we're going to take a look at an example here and start giving you some ideas how you can flush this out about maximizing reward and reducing risk.

In this example, we're going to be looking at the Eurodollar, and I want to take a look at this high here, the high that was formed in 2011 in April, and we're using an old monthly high, so we're high in the range, so we're deep, deep, deep in terms of the premium in relationship to an old high back in 2009 in October.

We've defined the bearish order block, which is the last stop candle in October, and we've defined the mean threshold of that last up candle as well. We've extended that out in time, and we got to April and March of 2011, where we hit those levels.

And we're going to now take that idea and reduce it down to a lower timeframe, executable timeframe of 4 hours.

I want you to take a look at this down candle here. Okay, so now we're actually going to start looking at the monthly PDA rays, so we're trading off of a level of premium, of a bearish order block, and focusing on the mean threshold.

And below that level would be this old high, that would be the very first discount PDA rate. Remember, it's an old high. That could be a potential discount PDA rate. So, we have a down candle here, which is an old high that's left or to the left of the entry technique or pattern that we're looking to trade short at. And that's this level here.

So, all we're looking for is the range between that down candle's high and entering up at that mean threshold from the order block from October 2009. And we're going to say that that level is 142.80.

Drop down into a 4-hour timeframe at that same level. Going into May, we can see price trades up into that level. And we have the mean threshold and bearish order block noted here. And we have 148.65 as the mean threshold. And I want you to look very closely. We can see here we have a bearish order block, last up candle, right before the down move. And let's highlight with the arrow above and below it delineating that. And we split the candle in half at the mean threshold as well. And we delineated the low on that for the very shorter block.

We're going to assume that we're going to use the 4-hour for our entry. We're looking to go short. And we're using the mean threshold on the monthly candle. And it's also the opening of that bullish candle that makes the high. And we're going to risk a stop, one pip above the highest high of that candle. So, we have a 70 pip stop loss, the blue shaded area is our potential reward. The horizontal line that's delineating 142.80, that's that old monthly high.

This comes to a reward range of 585 pips. So, we're risking 70 pips. I know some of you're cringing by now. 70 pips. I can't handle 70 pips. 70 pips risk to make 585 pips. And you can see that that monthly old high, that again is the first discount PDA rate that we would come to from that high at 149.20 or so.

So, basically, what we have there is an 8 to 1 reward the risk. So, for every one dollar we're risking, we're getting a potential of 8 dollars back as a reward. So, in essence, what we can see here is just in this trade framework, we have the potential in just one trade to make as high as 12 and a half percent return. Now, that's an amazing amount of money in the amount of percentage for one trade, and the amount of risk is minute compared to the reward.

It's framed on a monthly level, and the objective to take profit is framed on a monthly level. So, by framing the PDA rays and using the PDA ray matrix properly, we can frame trades that have an enormous amount of reward to risk potential.

Foreign, this is going to be homework.

Okay, now we're going to focus on this high here, or last bullish candle right before the down move. And we're going to be looking at that candle here as a potential short. And this is for homework. And I want you to look at the bullish order block, the last up candle, that opening price that comes in, we're going to round it to a level, 141.55.

I want you to go into your charts on the Eurodollar and use a 4-hour timeframe and use the entry techniques that I taught in the position trading concepts for January's content.

Go into that 4-hour timeframe as price hits that 141.55 level. Okay, studies out on a 4-hour and use the entry techniques that I taught you in January for position trading.

Where would you look to take profits at? The first one, you're going to be looking for the mean threshold of that last down candle in 2010. We've already traded there once, but I want you to consider that as your first objective. And then you would

Consider the down candle in October. That same candle's low has equal lows with the green candle to the right of it, seen here. That would be your objective, looking for an opportunity for a low-end swing trade. So again, we're looking for the opportunities to be short at that 140.155 level using the entry technique that I taught you for position trading in January.

And I want to see the homework shared on the forum. You can do it in one chart. Just post your 4-hour chart and put it in our February questions in the answer section on our forum. And I'd like to see some real interaction this time so that we can see—I know there's a lot of people doing the homework. Don't copy everybody's answer. Don't read through the forum first to see what everybody else is doing. There's no wrong answer. Just, again, it's for interactive purposes and for study and also for feedback for me so I can get a collective view of what you're all doing with the content.

I believe that you'll find that there's a setup there as well. And the reward again here is—if you consider it's 135, it's a potential area as a downside objective. I mean 141.55, if that's the price you get—and it's probably going to be higher than that—you would use to get entry for short. That is over 650 pips for one setup.

So, if you can frame your trade with a 60 pip stop loss, you can find a 10 to 1 reward to risk scenario on this trade here—premium PD arrays. And then using the monthly discount PD arrays as we noted here with the mean threshold of the last down candle in October 2010—or that'll be November, actually—probably the downside objective is again several hundred pips.

So suddenly when you start doing these things, you start applying it. Don't stop here with this example. For the remainder of the weekend, go through and try to find five examples somewhere else in another pair. It doesn't matter where, it doesn't matter what time of year. Go in and look for a scenario just using a monthly and/or weekly scenario and framing out a couple trades.

How to find five that yield at least five to one reward to risk scenario? So, you have really two homeworks. You have the one that I'm giving you here, and then you have a secondary where you have to look for five scenarios using only a monthly or weekly PD array for premium or discount and try to find, actually, still like this, try to find four buys and two sells using this criteria.

To frame out swing trades and look for five to one payouts or potential to payout. And obviously, you have the benefit of hindsight, and that goes without saying. But this is how you study. This is how you get in there and you get excited about seeing how powerful it is and how infrequent you need to worry about trading. You don't have to worry about trading all the time. You can get a massive amount of return on your equity. You're doing very little work, putting very little risk exposure to your account.

So hopefully you found this insightful. Until next lesson, I wish good luck and good trading.

UA TEXT

З поверненням, друзі. Це шостий урок з курсу "ІКТ-наставництво" за лютий 2017 року. Наша тема цього місяця - свінг-трейдинг. У цьому уроці ми зосередимося на зменшенні ризику та максимізації потенційної винагороди за допомогою свінгових налаштувань.
Зменшення ризику починається зі знання максимального ризику на одну установку або угоду. Ви не повинні допускати високого ризику на одну угоду, оскільки це прирівнюється до азартних ігор. Професіонали створюють установки з низьким ризиком і високою винагородою.
У свінгових угодах ми зосереджуємося на формуванні місячних і тижневих рівнів. Це означає, що ми розглядаємо масиви PD для отримання премії, прагнучи продати ці рівні. Ми шукаємо ведмежі блоки ордерів, ведмежі порожнечі ліквідності для торгівлі на підвищення, оптимальні торгові позиції і ведмежі розриви справедливої вартості. Ми шукаємо старі максимуми, щоб шортити на помилковому прориві вище, і блоки відхилення зі свічками з довгими гнотами, прагнучи продати вище тіл цих свічок. Ми також шукаємо старі мінімуми і старі максимуми, розглядаючи їх як премію.
І навпаки, для бичачих ситуацій ми шукаємо блоки ослаблення, пробоїни, блоки з низьким плечем, порожнечі під нами, старі мінімуми, старі максимуми і блоки відхилення з довгими фітилями, прагнучи купувати нижче тіл цих свічок перед блоком відхилення.
Укладаючи угоди тільки на цих місячних і тижневих рівнях, ми використовуємо блоки ордерів в цьому вченні. Використовуючи матрицю PD-матриці, ви йдете в тому порядку, який показує вам матриця. Просуваючись по списку знизу вгору для преміальних PD-масивів і зверху вниз для дисконтних PD-масивів, ви шукаєте поточний діапазон, в якому торгуєте. Використовуючи ці рівні на місячних і тижневих графіках, ви отримуєте контекст того, від чого ви торгуєте.
Якщо ми бачимо, що ринок дає нам місячний і тижневий рівень ведмежого настрою, ми шукаємо місячні масиви дисконту, до яких можна дотягнутися. Першим у списку може бути блок пом'якшення, бичачий пробійник або порожнеча ліквідності під нами. Це будуть ваші цілі на місячному графіку. Помістіть угоду на місячний графік і ціль на місячний графік, шукаючи великі діапазони.
Незважаючи на те, що ці діапазони величезні, трейдери часто максимізують своє кредитне плече і ризик. Не потрібно піддавати торгівлю занадто великому ризику, щоб розбагатіти за кілька угод. Не намагайтеся подвоювати свій рахунок щомісяця. Початківці фондові менеджери повинні тримати свій ризик невеликим, щоб привабити потенційних клієнтів, які оцінять низький ризик і стабільну прибутковість. Ми розповімо, як досягти значних прибутків порівняно з ризиком.
Використання вищих часових інтервалів PD для чотиригодинних угод дозволяє встановлювати більш жорсткі стопи. Для середньостатистичної людини, яка працює на роботі або керує бізнесом, достатньо використовувати не менше ніж чотиригодинний графік. Вам не потрібно перевіряти його постійно, лише кілька разів протягом дня. Багато угод відбуваються під кінець дня, що дозволяє вам укладати угоди напередодні або вночі.
Використовуючи масиви PD з більш високими часовими рамками і посилаючись на місячні і тижневі рівні, ви можете укладати угоди з величезними потенційними діапазонами. Цей підхід усуває необхідність у великих стопах, як ми обговорювали в методі позиційної торгівлі в січні.
Зверніться до попередніх уроків, присвячених моделям і технікам входу, що викладалися в січні. Ці ж моделі можуть допомогти вам знизити ризик при торгівлі свінгами на чотиригодинній основі. Зосередившись на місячних і тижневих часових інтервалах для торгового контексту, ви зможете ефективно управляти великими діапазонами. Місячні діапазони можуть становити кілька сотень пунктів, тижневі - пару сотень пунктів, а денні - близько 100 пунктів. Чотиригодинний графік зменшує ці діапазони до більш керованих рівнів для управління ризиком.
Використовуйте співвідношення винагороди до ризику не менше, ніж 3:1. Це нагадування про те, що укладати угоди зі співвідношенням 3:1 цілком реально. Часто можна зустріти співвідношення 5:1 або навіть 10:1. При співвідношенні винагороди до ризику 3:1 вам потрібно бути точним лише в 30% випадків, щоб бути прибутковим. Уявіть, що ви помиляєтеся в 70% випадків і все одно залишаєтеся в плюсі. Більш високе співвідношення винагороди до ризику означає, що ви можете дозволити собі помилятися частіше і все одно отримувати високий прибуток.
Кредитне плече - це ваш Святий Грааль у свінг-трейдингу. Контролюйте своє кредитне плече, не намагаючись його максимізувати. Незважаючи на те, що брокери можуть пропонувати високе кредитне плече, наприклад, 50:1 в США або вище в інших країнах, вам не потрібно так багато, щоб досягти багатства. Ф'ючерси зазвичай пропонують кредитне плече приблизно 10:1. На Форекс максимальне кредитне плече в США становить 50:1. Досягнення багатства не вимагає надмірного кредитного плеча. Його можна досягти швидше, ніж за допомогою типового плану 401k.
Щоб максимізувати свою винагороду, торгуйте тільки на більш тривалих місячних і тижневих часових інтервалах. Це дуже важливо і на цьому варто наголосити.
Отже, зацікавлені в цих нижчих часових рамках? Зараз не дуже, тому що ми вже так довго працюємо на більш високих часових інтервалах, і ви вже переконалися в їх важливості. Але ці більш високі рівні часових інтервалів - це саме те, що ви шукаєте у зв'язку з іграми з розумними грошима. Розумні гроші не бачать п'ятихвилинний блок ордерів. Алгоритм просто дозволяє ціні опуститися до цих рівнів, а потім ви отримуєте реакцію на основі лімітних ордерів. Але ці реакції насправді будуються на основі цінових рівнів більш високого часового інтервалу, тобто денного, тижневого або місячного графіка. Вони розміщують свої ордери трохи вище або трохи нижче цих рівнів - вони не всі мають встановлений ордер на вхід за однаковою ціною.
Отже, коли ми маємо ці денні або чотиригодинні рівні, ми повинні мати на увазі певний рівень. Наприклад, це може бути велика цифра, рівень 20, рівень 80 або рівень 50. Але трохи вище нього, наприклад, якщо ми дивимося на рівень середини фігури і очікуємо деяку бичачість, це може бути бичачий блок ордерів, який формується на рівні 60, що всього на 10 пунктів вище середини фігури. В цілому, вони усереднюються на рівні 50, але ви можете бачити, що ордери починають формуватися на більш коротких таймфреймах. Ми поговоримо про це докладніше, коли перейдемо до короткострокової торгівлі, денної торгівлі та скальпінгу, але нам не обов'язково знати все це, щоб брати участь в цих видах торгівлі, використовуючи чотиригодинний графік.

Хронометраж чотиригодинного входу на більш високих рівнях часового фрейму пропонує максимальні R-кратні. Що таке мультиплікатор R? Це ваша винагорода за ризик, який ви пов'язуєте з цією угодою. Отже, якщо ви намагаєтеся отримати кратну, скажімо, п'яти R, ви намагаєтеся отримати п'ять доларів за один долар ризику. Якщо ми формуємо наші угоди не менше, ніж три до одного, дуже важко знайти угоду три до одного на таких типах налаштувань. У багатьох випадках це п'ять або більше - іноді 10, 12 або навіть 15 до одного. Якщо ви уважно подивитеся і почекаєте, коли з'являться такі ситуації, повірте, вони будуть.
Мати такі коефіцієнти R - це те, чим займаються професіонали. Ми ризикуємо дуже невеликими грошима, щоб отримати величезні цінові рухи - величезні цінові рухи по відношенню до загального ризику, який ми вкладаємо в наш рахунок. Більш високі рівні часових рамок пропонують діапазони від 200 до 500 пунктів і можуть приносити до 10 R виграшів. Уявіть, що ви поставили долар і отримали десять доларів назад за цей виграш. Скільки разів вам потрібно зробити це протягом року, якщо ви керуєте коштами, щоб досягти прибутковості, скажімо, двадцять-тридцять відсотків? Всі в захваті від цих цифр - це галузевий стандарт. Якщо ви можете досягти цієї цифри, ви вбиваєте її. Для цього не потрібно робити дуже багато. Ось чому я підкреслюю, що вам не потрібно багато торгувати, щоб досягти успіху в цьому бізнесі. Ви можете управляти чужими грошима і заробляти великі гроші, майже не торгуючи.
Необізнані люди, які довіряють вам свої кошти, думають, що ви працюєте тут кожен день, як звичайний трейдер, важко працюючи, щоб отримати дуже мало. Якщо ваші клієнти думають, що ви дотримуєтеся такої трудової етики і працюєте дуже важко, навіть коли це не так, саме тому керуючі фондами ведуть такий спосіб життя. Вони роблять дуже мало для того, щоб отримати прибуток, якого досягають. Вони дуже мало ризикують, бо не хочуть відлякувати клієнтів великими просадками. Якщо вони здійснюють масові виходи з ринку з дуже невеликим ризиком, це виглядає приголомшливо на папері і збільшує кінцевий результат, що призводить до солідних щорічних винагород.
Звичайно, дехто з вас може подумати, що 30 відсотків недостатньо і потрібно більше на рік. Дозвольте мені сказати вам дещо: коли ви маєте в управлінні 10 мільйонів доларів і показуєте 30-відсоткову прибутковість, повірте мені, ви не просто збережете 10 мільйонів доларів. Люди почнуть стукати у ваші двері, обривати ваш телефон, просити вас взяти їхні гроші. Великі інвестори будуть шукати вас для управління своїми коштами.
Пам'ятайте, що зазвичай відбувається одна-дві свінгові угоди кожні чотири-шість тижнів. Отже, приблизно за півтора місяці ви отримаєте одну або дві свінгові угоди. Друга зазвичай починається приблизно в цей же час. Частота становить приблизно одну угоду кожні чотири-шість тижнів, що є досить надійним припущенням. Якщо ви подивитеся на денний графік, то побачите, що це середній показник. Це означає, що у вас є багато часу, щоб підготуватися до цих торгів. Ви не будете переглядати графіки кожні п'ять хвилин. Вам не потрібно бути там кожен день. Ви можете пропустити день, якщо це необхідно - у вас є життя, у вас є бізнес. Якщо ви у відрядженні або деінде, ви все одно можете здійснювати торгівлю без особливих зусиль.
Прибравши високе кредитне плече і об'єднавши більш тривалі таймфрейми з високими мультиплікаторами R, ви зможете досягти значних прибутків з мінімальним ризиком. Це ключовий момент.
Отже, якщо ви можете прибрати високе кредитне плече - іншими словами, ми не торгуємо з 50 до 1, ми не торгуємо з 100 до 1, 200 до 1 або навіть 400 до 1, якщо вони все ще дозволяють це.
Прибравши високе кредитне плече, ви можете торгувати з кредитним плечем 3 до 1. Це означає, що якщо у вас рахунок на $10 000, ви торгуєте лише з трьома міні-позиціями. І тоді це, ймовірно, просто підірвало ваш розум. "Що? Я прийшов сюди не для того, щоб вчитися цьому". Звичайно, ви прийшли сюди за цим. Ви прийшли сюди, щоб навчитися отримувати прибуток і управляти ризиками - низький ризик, висока винагорода.
Відповідь на це рівняння полягає в тому, що, по-перше, ви повинні відмовитися від кредитного плеча. Кредитне плече вб'є вас, коли ви наростите свої позиції до того моменту, коли в кінцевому підсумку зможете торгувати на більших обсягах. Скажімо, коли ви досягнете позначки в 2 мільйони доларів, ви можете почати розглядати можливість переходу до першокласного брокера, і вам дійсно варто розглянути можливість переходу до нього.
Першокласний брокер не дозволить вам використовувати кредитне плече, ви відмовитеся від кредитного плеча. Це означає, що все, що у вас є на депозиті, - це максимум, що ви можете зробити. І потім, чесно кажучи, ви навіть не будете торгувати з цим кредитним плечем. Ви навіть не будете торгувати з таким кредитним плечем. Іншими словами, якщо у вас є мільйон доларів на депозиті, ви не торгуєте з кредитним плечем у мільйон доларів. Найчастіше ви торгуєте з півмільйона доларів.
І це, напевно, звучить контрпродуктивно, але насправді ви робите дуже добре, коли у вас є ці сім цифр. І вам не потрібно дуже багато прибутку, щоб продовжувати працювати дуже добре. І знову ж таки, в цей момент ви не хочете нічим ризикувати. Ви хочете звести ризик до мінімуму, але при цьому отримати великі прибутки з точки зору винагороди.
Якщо врахувати, що кредитне плече становить 3 до 1, і ви шукаєте установки, які виплачують до 10 R, це може принести до 15 відсотків прибутку. Отже, якщо ви ризикуєте 1,5% власного капіталу на одну угоду і отримуєте винагороду 10 до 1, ви заробляєте більше 15 відсотків на одній транзакції або одній угоді.
Скільки вам потрібно на рік? А тепер порахуйте. Скажімо, ви отримуєте в середньому 6 дійсно вигідних свінгових угод на рік. І я вже знаю, що хтось думає: "Чувак, це недостатньо активно. Мені потрібно робити щось більше". Ні, не потрібно. Ні, не потрібно. Хто сказав, що ви маєте робити більше, якщо ви тут, щоб навчитися бути прибутковим?
Отже, якщо ви можете жити своїм життям, займатися іншими справами поза трейдингом і при цьому досягати виняткових успіхів, подумайте про це. 15 відсотків. Якщо ви керуєте фондами, і ризикуєте 1,5%, використовуючи кредитне плече 3 до 1, і в середньому 50 на 50 пунктів на стоп, добре, коли ви робите це, зосереджуючись лише на 6 коливаннях на рік, і ця установка пропонує винагороду 10 до 1 за ризик на один долар, ви отримуєте назад десять. Якщо ви це зробите, ви більш ніж подвоїте свій капітал.
Це не означає, що ви подвоюєте свої гроші щомісяця. Це не 25 відсотків щотижня. Це не отримання 15 відсотків на щоденних угодах. Це дуже, дуже консервативна, дуже низька частота. Можливість просадки дуже, дуже низька, тому що ваша частота низька, і ваш ризик вже визначений на рівні 1,5 відсотка.
Ви знаєте, що ви шукаєте. Частота становить приблизно одну угоду кожні 4-6 тижнів. І ви шукаєте ідеальні умови на місячному та/або тижневому рівні. Формулюючи ці ідеї та шукаючи умови, які пропонують 10 до 1, ви отримаєте контекст і основу для подвоєння власного капіталу або капіталу фонду в управлінні всього за 6 угод на рік.

Вам не потрібно поспішати. Вам не потрібно брати кожну свінгову угоду, якщо вона не виглядає правильною. Просто почекай. Щось готується. Щось, знаєте, кожні 4-6 тижнів відбувається якась торгівля, яка пропонує вам можливість зробити щось на ринку.
Але якщо ви встановлюєте налаштування на щомісячному та/або щотижневому рівні, вони можуть запропонувати величезну кратність винагороди до ризику.
Гаразд, ми розглянемо приклад і почнемо давати вам кілька ідей, як ви можете максимізувати винагороду і зменшити ризик.
У цьому прикладі ми розглянемо євродолар, і я хочу поглянути на цей максимум, який був сформований в 2011 році в квітні, і ми використовуємо старий місячний максимум, так що ми знаходимося високо в діапазоні, так що ми глибоко, глибоко, глибоко в плані премії по відношенню до старого максимуму в 2009 році в жовтні.
Ми визначили ведмежий блок ордерів, який є останньою стоп-свічкою в жовтні, а також визначили середній поріг цієї останньої свічки вгору. Ми розтягнули це в часі і дійшли до квітня і березня 2011 року, де ми досягли цих рівнів.
Тепер ми візьмемо цю ідею і зменшимо її до більш низького таймфрейму - 4 години.
Я хочу, щоб ви подивилися на цю свічку вниз. Тепер ми почнемо розглядати місячні промені PDA, тому ми торгуємо від рівня премії, ведмежого блоку ордерів, і зосередимося на середньому пороговому значенні.
Нижче цього рівня буде старий максимум, найперша дисконтна ставка PDA. Пам'ятайте, це старий максимум. Це може бути потенційна дисконтна ставка PDA. Отже, ми бачимо тут свічку вниз, яка є старим максимумом, що знаходиться зліва або зліва від техніки входу або моделі, на якій ми хочемо відкрити коротку позицію. І це цей рівень тут.
Отже, все, що ми шукаємо - це діапазон між максимумом цієї низхідної свічки і входом вгору на цьому середньому пороговому рівні з блоку ордерів від жовтня 2009 року. І ми збираємося сказати, що цей рівень становить 142,80.
Опустимося на 4-годинний таймфрейм до цього ж рівня. У травні ми бачимо, що ціна торгується до цього рівня. І ми маємо середній поріг і ведмежий блок ордерів, зазначений тут. Середній поріг - 148,65. І я хочу, щоб ви подивилися дуже уважно. Ми бачимо тут ведмежий блок ордерів, остання свічка вгору, прямо перед низхідним рухом. І давайте виділимо його стрілкою над і під ним, що окреслює його. І ми також розділили свічку навпіл на середньому порозі. І ми окреслили мінімум на ньому для дуже короткого блоку.
Ми припускаємо, що будемо використовувати 4 години для входу. Ми хочемо піти коротко. І ми використовуємо середній поріг на місячній свічці. І це також відкриття цієї бичачої свічки, яка робить максимум. І ми збираємося ризикувати стопом, на один пункт вище найвищого максимуму цієї свічки. Отже, у нас є 70 пунктів стоп-лосса, синя заштрихована область - це наша потенційна винагорода. Горизонтальна лінія, яка окреслює 142.80, - це старий місячний максимум.
Це призводить до діапазону винагороди в 585 пунктів. Отже, ми ризикуємо 70 пунктами. Я знаю, що дехто з вас вже здригається від страху. 70 пунктів. Я не можу впоратися з 70 пунктами. 70 пунктів ризикують принести 585 пунктів. І ви можете бачити, що цей місячний максимум, це знову ж таки перший дисконтний курс PDA, до якого ми прийшли з цього максимуму на рівні 149,20 або близько того.
Отже, по суті, ми маємо співвідношення 8 до 1 за ризик. Тобто, на кожен долар, яким ми ризикуємо, ми отримуємо потенційно 8 доларів у якості винагороди. Отже, по суті, те, що ми бачимо тут, полягає в тому, що в рамках цієї торгової системи ми маємо потенціал лише в одній угоді отримати до 12 з половиною відсотків прибутку. Це дивовижна сума грошей у відсотках за одну угоду, і сума ризику мізерна в порівнянні з винагородою.
Це формується на щомісячному рівні, і мета отримання прибутку формується на щомісячному рівні. Таким чином, формуючи промені КПК і правильно використовуючи матрицю променів КПК, ми можемо формувати угоди, які мають величезний потенціал співвідношення винагороди до ризику.
Іноземці, це буде домашнє завдання.
Гаразд, зараз ми зосередимося на цьому максимумі, або останній бичачій свічці прямо перед рухом вниз. І ми будемо розглядати цю свічку як потенційний шорт. А це домашнє завдання. І я хочу, щоб ви подивилися на бичачий блок ордерів, останню свічку вгору, ціну відкриття, яка прийшла, ми округлимо її до рівня 141,55.
Я хочу, щоб ви перейшли на свої графіки по євродолару і використовували 4-годинний таймфрейм і техніку входу, якої я навчив вас в концепціях позиційної торгівлі в січневому матеріалі.
Перейдіть на 4-годинний таймфрейм, коли ціна досягне рівня 141,55. Гаразд, потренуйтеся на 4-годинному таймфреймі і використовуйте техніку входу, якої я навчив вас в січні, для позиційної торгівлі.
Де б ви хотіли зафіксувати прибуток? По-перше, ви будете шукати середній поріг останньої низхідної свічки 2010 року. Ми вже торгували там одного разу, але я хочу, щоб ви вважали це своєю першою метою. А потім
Розгляньте спадну свічку в жовтні. Мінімум цієї свічки збігається з мінімумом зеленої свічки праворуч від неї, яку ви бачите тут. Це і буде вашою метою - шукати можливість для низькодохідної свінгової угоди. Отже, ми знову шукаємо можливості для короткої позиції на рівні 140.155, використовуючи техніку входу, якої я навчив вас для позиційної торгівлі в січні.
І я хочу, щоб ви поділилися домашнім завданням на форумі. Ви можете зробити це на одному графіку. Просто опублікуйте свій 4-годинний графік і розмістіть його в наших лютневих питаннях в розділі відповідей на нашому форумі. І я хотів би, щоб цього разу ми побачили справжню взаємодію, щоб ми могли побачити - я знаю, що багато людей виконують домашнє завдання. Не копіюйте відповіді кожного. Не читайте спочатку форум, щоб побачити, що роблять інші. Неправильної відповіді немає. Просто, знову ж таки, це для інтерактивних цілей і для навчання, а також для зворотного зв'язку для мене, щоб я міг отримати колективне уявлення про те, що ви всі робите з контентом.
Я вірю, що ви зрозумієте, що тут також є певні налаштування. І винагорода знову ж таки полягає в тому, що якщо ви вважаєте, що 135 - це потенційна область для зниження. Я маю на увазі 141,55, якщо це ціна, яку ви отримаєте - а вона, ймовірно, буде вищою за цю, - яку ви використовуєте для входу на короткі позиції. Це більше 650 пунктів за одне налаштування.
Отже, якщо ви можете створити свою угоду зі стоп-лоссом 60 пунктів, ви можете знайти сценарій співвідношення винагороди до ризику 10 до 1 для цієї угоди тут - преміум-масиви PD. А потім, використовуючи щомісячні масиви PD зі знижкою, як ми вже зазначали, із середнім порогом останньої свічки падіння в жовтні 2010 року - або це буде листопад, - ймовірно, мета зниження знову складе кілька сотень пунктів.
Так що раптом, коли ви починаєте робити ці речі, ви починаєте їх застосовувати. Не зупиняйтеся на цьому прикладі. Протягом решти вихідних спробуйте знайти п'ять таких прикладів десь в іншій парі. Неважливо, де, неважливо, в яку пору року. Зайдіть і пошукайте сценарій, просто використовуючи місячний і/або тижневий сценарій і виділивши пару угод.
Як знайти п'ять, які принесуть принаймні п'ять до одного сценарію винагороди до ризику? Отже, у вас фактично два домашніх завдання. Перше, яке я вам даю, і друге, де вам потрібно знайти п'ять сценаріїв, використовуючи тільки місячний або тижневий масив PD для премії або дисконту, і спробувати знайти, власне, все ще ось так, спробувати знайти чотири покупки і два продажі, використовуючи ці критерії.
Сформувати свінгові угоди і знайти п'ять до одного виплат або потенційних виплат. Очевидно, що у вас є перевага ретроспективи, і це само собою зрозуміло. Але так ви вчитеся. Так ви потрапляєте на ринок і отримуєте задоволення від того, що бачите, наскільки він потужний і наскільки рідко вам потрібно турбуватися про торгівлю. Вам не потрібно постійно турбуватися про торгівлю. Ви можете отримати величезну кількість прибутку на свій капітал. Ви робите дуже мало роботи, піддаючи свій рахунок дуже малому ризику.
Сподіваюся, ця інформація була для вас корисною. До наступного уроку, бажаю удачі і успішної торгівлі.

ICT Mentorship Core Content - Month 06 - Keys To Selecting Markets That Will Move Explosively

2024-06-17T13:15:05.855Z

Welcome to lesson seven, folks. In this swing trading model, this teaching is going to cover the keys to selecting markets that will move explosively.

Okay, we're going to cover the hallmarks of explosive swing trades. The first in the list of eight things I like to look for that, in my opinion, are going to deliver the highest probability for explosive price moves where it's just dynamically moving one-sided. You want to be in those types of moves, and obviously, as a swing trader, we want to focus on markets that provide these in terms of the highest probability.

What we look for is the market profiles that show that the major four asset classes—interest rate markets, stocks, commodities, and currencies—are all trying to trend. They're not held in consolidation, they're not at odds with one another, they're not conflicting. If you get one or two of the asset classes showing willingness to trend, that gives us a really favorable market condition to trade in for swing trades. It doesn't matter that all four of them are trending; we want at least half of the four or two of them showing a profile where there's trending environments underway.

### Intermarket Analysis Confluences

This is the approach of using all the other asset classes to justify or confirm that the ideas you have as a trade are, in fact, in alignment. For example, if we think that there's a bullish dollar underway, we should see commodities at resistance levels across the major sectors in the commodity markets. This means we will also see commodities fail to make higher highs. Even if they break out, there'll be false breakouts, and we'll see commodities easily breaking their lows or failing to make a rally. All of those conditions would be present if we're expecting to see a bullish dollar.

The opposite would be seen if we're looking for a bearish dollar. If the dollar is expected to go lower based on our analysis, we will look for commodities to have very little resistance in terms of wanting to go higher and strong support levels. Highs are going to be broken on commodities, and lows are going to be supported with very little breakdown. This would support the idea of a bearish dollar.

The same would be said with currencies. If we're expecting the dollar to be bullish, we would look for bearish scenarios where the euro dollar, Aussie dollar, pound dollar, and New Zealand dollar pairs would be at resistance. They would be breaking lows and have difficulty making higher highs, or if they make higher highs, they're false breakouts and they trade lower. This would support a bullish dollar. Conversely, if we expect the dollar to be bearish, we would see the euro dollar, pound dollar, New Zealand dollar, and Aussie dollar at support, unwilling to make lower lows, or if they do, they're quickly rejected, and highs in those foreign currencies would be easily traded through. This would support the idea of a weak dollar.

### COT Hedging Program Alignment

This involves looking back at the last 12 months on the net positions held by the commercial traders, identifying the high and low levels for their holdings, regardless of their net short or net long. Whatever that range is, we divide it in half and define it in terms of being bullish or bearish.

If we support the idea that foreign currencies are going to go higher and the dollar index is going lower, we would likely see the COT hedging program show bullishness for currencies like the euro dollar, cable, and Aussie dollar. The more we see commercials holding net long positions in their hedges, the more likely we are to see an explosive move in our favor with a bullish foreign currency idea within a weaker dollar. The reverse is true when looking for a stronger dollar—we would expect to see a bearish stance in the hedging done by the commercial traders.

### Open Interest

We look at open interest because all the pairs I trade are the majors and their commodity dollars. This provides insight gleaned from the Commitment of Traders (COT) and the open interest, which cannot be seen in the spot market. By tracking the smart money movement of buying and selling, we can gain additional insights.

### Seasonal Tendency

There are times when there's a high probability for markets to trade higher or lower based on seasonality. If this aligns with your trade idea, it increases the probabilities for an explosive move in your favor.

### Volatility Filters

A volatility filter gauges when the market gets quiet or there's a contraction in the ranges. When this is seen, it indicates the market is going into contraction right before a big, explosive move. This is a hallmark that spells wild profitability if you get the direction right. It doesn't mean you know the direction because the markets are in small ranges; it just means you're likely to see another big explosive move. If you have the direction right, many times the explosive move takes off in the direction you anticipated based on your major market ideas, intermarket analysis, and what the hedging program suggests by the commercials—whether they're buying or selling—and open interest tracking smart money movement.

### Major News Headlines

If we have a condition staged and think the market will go higher based on our major market analysis and a news event comes out suggesting weakness, it doesn't mean the market won't go higher. In fact, it often adds fuel to the fire if you're bullish. Headlines at a time when you want to be a buyer can often help your trade to be explosive in nature.

### Market Sentiment

Market sentiment gauges the bullishness or bearishness based on the retail universe's use of indicators.

Okay, let's take a closer look at the discussion about major market analysis, being one-sided, and having a trending profile.

If we look at the currencies, stocks, commodities, and interest rates—those four asset classes—we use those for our inter-market analysis. But before we get into our inter-market analysis, we have to look at whether those markets are now trending or are held in consolidation. Again, we're looking for at least two of the categories to be trending. If they are trending, it means that the other two may be just lagging and will eventually go into a trending environment too. Preferably, all four of them should be trending, but there won't always be times when it’s like that. You need at least two of the major categories to be in a trending environment. If that's the case, then we're going to see a swing trader's environment unfold in the markets that we've whittled down through a top-down analysis. The things we'll talk about here in the actual process in lesson eight will give you the framework and the hallmarks to look for to frame out high-probability trades with explosive price action.

If we see a market asset class like the commodity market being in consolidation, then stocks should be trending, or vice versa. If stocks are in consolidation, then commodities should be trending. Interest rates and currencies—one of those two should be trending as well. So, if we're going to divide them into two special groups, we want to group commodities and stocks together—one of those must be in a trending environment. And for currencies and interest rates—one of those two must be in a trending environment. You have to have one of the two groups in a trending environment to help frame the models that the algorithms will use to move price around—not just in foreign exchange, but in all the other asset classes, with the exception of commodities, which really focus on real supply and demand factors.

Intermarket Analysis Confluences

We’ve talked about inter-market analysis and how I look at it and what things I look for. I want to bring it up as a hallmark here without beating it to death since we covered this in January. The market as a whole, we look for specific inverse relationships and positively correlated markets to suggest that if we're bullish on one asset class or one market in that asset class, it is supported by intermarket analysis. For example, if we're trading Forex and looking for the dollar index to be bullish, we would look for commodities to be at resistance levels or an ability to rally higher. If they make a higher high and then fail and go lower, commodities would be moving lower very easily or trending lower in that environment when the dollar is bullish. Conversely, if we're looking for a bearish dollar, commodities would be easily trading through their old highs, strongly supported, and have very little resistance.

For example, if we are bullish on the dollar, we would see commodities like soybeans, wheat, and corn fail to make higher highs. If they do make higher highs, they reject quickly, their lows are blown out, and they trend lower, supporting a bullish dollar. The reverse is true when looking for a weaker dollar—commodities would make higher highs, have very little resistance, and have strong support levels. If lows are taken out in commodities while the dollar is weak, those lows would just be false breaks, and prices would rally higher. This confirms whether the dollar is strong or weak relative to those ideas. If the dollar is strong, we see bearishness in foreign currencies, and if the dollar is weak, we pair that with stronger foreign currencies.

COT Hedging Program Alignment

We look at the last 12 months of the Commitment of Traders (COT) report held by the commercials—the largest producers or providers of a commodity. They might manufacture it, grow it, or offer it, like a bank with currency. They are the storehouse of it. I look back over the last 12 months because hedging is usually done based on a plan using the last 12 months' data. What was the pricing like over the last 12 months? What was the commodity price based on real supply and demand factors last March, last January, last August, and last December?

Okay, let's take a closer look at major market analysis, being one-sided, and having a trending profile.

If we look at the currencies, stocks, commodities, and interest rates—those four asset classes—we use those for our inter-market analysis. Before we dive into our inter-market analysis, we need to determine if these markets are trending or held in consolidation. We look for at least two of the categories to be trending. If they are trending, the other two may be lagging and will eventually enter a trending environment as well. Preferably, all four should be trending, but there won’t always be times when that's the case. You need at least two of the major categories to be in a trending environment. If that's the case, we’ll see a swing trader's environment unfold in the markets we've identified through a top-down analysis. The things we’ll discuss in lesson eight will provide the framework and the hallmarks to frame out high-probability trades with explosive price action.

If we see a market asset class like the commodity market in consolidation, then stocks should be trending, and vice versa. If stocks are in consolidation, then commodities should be trending. Interest rates and currencies—one of those two should be trending as well. To simplify, group commodities and stocks together—one of these must be trending. Similarly, group currencies and interest rates together—one of these must be trending. Having one of these two groups in a trending environment helps frame the models that the algorithms will use to move prices around—not just in foreign exchange but in all the other asset classes, with the exception of commodities, which focus on real supply and demand factors.

Intermarket Analysis Confluences

We’ve talked about inter-market analysis and the key factors I look for. Here, we highlight it as a hallmark. The market as a whole should show specific inverse relationships and positively correlated markets. For example, if we're bullish on the dollar index, we would look for commodities to be at resistance levels or struggling to rally higher. If commodities make higher highs and then fail and go lower, this supports a bullish dollar. Conversely, for a bearish dollar, commodities would trade easily through old highs and have strong support with little resistance.

For example, if we are bullish on the dollar, commodities like soybeans, wheat, and corn would fail to make higher highs, or if they do, they quickly reject, and their lows blow out, trending lower, supporting a bullish dollar. The reverse is true for a weaker dollar—commodities make higher highs with little resistance and strong support levels. If lows are taken out while the dollar is weak, prices rally higher, confirming the weak dollar.

COT Hedging Program Alignment

We look at the last 12 months of the Commitment of Traders (COT) report held by the commercials—the largest producers or providers of a commodity. They might manufacture, grow, or offer it, like a bank with currency. I look back over the last 12 months because hedging is typically done based on this timeframe. By examining the high and low levels over the past year, we establish a range, dividing it in half to set a new zero line. This helps us determine if commercials are buying or selling.

For example, if the net position is heavily net long or net short, it gives us insight. If the commercials have been below the zero line for an extended period, this would typically be seen as bearish. However, I focus on whether the commercials are buying or selling in their hedging program at the time of the trade. By framing the last 12 months and looking at the highest high and lowest low, we set a new zero line, ignoring the standard net traders' position chart.

Open Interest

Open interest gives us an x-ray view of what the smart money is doing. If we see a significant increase or decrease in open interest, it indicates commercial activity. For instance, a decline in open interest often indicates commercial short covering. If the red line (commercials' positions) rises while open interest drops, it confirms reduced short positions and is bullish. Conversely, if open interest increases while the red line drops, it indicates increased short selling and is bearish.

Seasonal Tendencies

Identifying seasonal tendencies helps in timing swing trades. If our market analysis suggests trending profiles in two major categories, open interest has declined, commercials are buying, and the market is poised to go higher, a seasonal tendency for a rally adds to the probability of an explosive move.

Volatility Filters

Volatility filters help identify contraction periods before explosive moves. For example, an inside bar (a candle with a smaller range inside the previous candle) indicates a volatility contraction. This suggests a high probability of a large-range candle following, especially if the market is poised to move higher or lower. Using filters like the smallest range in the last three or seven days helps frame the context around a trade, adding to the potential for dynamic price movement.

Major News Headlines

Major news headlines can influence market sentiment. If the market is poised to move higher and news headlines are bearish, it can create a contrarian opportunity. Retail traders might react to bearish news, while we, seeing the bigger picture, can position ourselves to buy.

Market Sentiment

I use the Williams %R indicator to gauge market sentiment. A 15-period Williams %R on a daily basis helps identify overbought and oversold conditions. Readings below the 50 level indicate oversold (buying area), and readings above the 50 level indicate overbought (selling area). If recently oversold or overbought conditions hover around the 50 level, it can still indicate potential buys or sells based on the most recent condition.

These hallmarks are essential for identifying explosive swing trades. In lesson eight, we will outline these ideas further and break down the actual swing trading model, covering step-by-step execution and trade management. Until the next lesson, good luck and good trading!

UA TEXT

Ласкаво просимо до сьомого уроку. У цій моделі свінг-трейдингу ми розглянемо ключі до вибору ринків, які будуть рухатися вибухонебезпечно.
Отже, ми розглянемо ознаки вибухових свінгових угод. Перша в списку з восьми речей, які я люблю шукати, які, на мою думку, забезпечать найвищу ймовірність вибухового руху ціни там, де вона просто динамічно рухається в одну сторону. Ви хочете бути в цих типах рухів, і, очевидно, як свінг-трейдер, ми хочемо зосередитися на ринках, які забезпечують їх з точки зору найбільшої ймовірності.
Ми шукаємо ринкові профілі, які показують, що основні чотири класи активів - ринки процентних ставок, акції, сировинні товари і валюти - намагаються рухатися в тренді. Вони не утримуються в консолідації, вони не суперечать один одному, вони не конфліктують. Якщо один або два класи активів демонструють готовність до тренду, це дає нам дійсно сприятливі ринкові умови для торгівлі для свінгових угод. Неважливо, що всі чотири з них в тренді; ми хочемо, щоб принаймні половина з них або два з них показували профіль, в якому спостерігається тенденція до зростання.
### Міжринковий аналіз впливів
Це підхід, який полягає у використанні всіх інших класів активів для обґрунтування або підтвердження того, що ідеї, які ви маєте в якості торгової операції, насправді відповідають дійсності. Наприклад, якщо ми вважаємо, що долар рухається в бік зростання, ми побачимо сировинні товари на рівнях опору в основних секторах товарних ринків. Це означає, що ми також побачимо, що сировинним товарам не вдасться досягти нових максимумів. Навіть якщо вони прорвуться, то це будуть помилкові прориви, і ми побачимо, як сировинні товари легко поб'ють свої мінімуми або не зможуть здійснити ралі. Всі ці умови будуть присутні, якщо ми очікуємо побачити бичачий долар.
І навпаки, ми побачимо протилежне, якщо очікуємо ведмежого долара. Якщо на основі нашого аналізу очікується, що долар знизиться, ми будемо шукати сировинні товари, які мають дуже слабкий опір з точки зору бажання піднятися вище і сильні рівні підтримки. Максимуми на сировинних ринках будуть побиті, а мінімуми будуть підтримуватися з дуже незначним пробоєм. Це підтримує ідею ведмежого долара.
Те ж саме можна сказати і про валюти. Якщо ми очікуємо, що долар буде бичачим, ми б шукали ведмежі сценарії, де пари євро-долар, австралійський долар, фунт і новозеландський долар опиняться на рівні опору. Вони будуть пробивати мінімуми і матимуть труднощі з досягненням вищих максимумів, або якщо вони досягнуть вищих максимумів, то це будуть помилкові прориви, і вони торгуватимуться нижче. Це підтримає бичачий долар. І навпаки, якщо ми очікуємо, що долар буде ведмежим, ми побачимо євро, фунт, новозеландський і австралійський долари в підтримці, не бажаючи досягати нижчих мінімумів, або якщо вони досягають, то швидко відкидаються, а максимуми цих іноземних валют будуть легко торгуватися через них. Це підтримає ідею слабкого долара.
### Вирівнювання програми хеджування COT
Це передбачає огляд останніх 12 місяців чистих позицій комерційних трейдерів, визначення високих і низьких рівнів їхніх позицій, незалежно від того, чи є вони чистими короткими або чистими довгими. Яким би не був цей діапазон, ми ділимо його навпіл і визначаємо його як "бичачий" або "ведмежий".
Якщо ми підтримуємо ідею, що іноземні валюти зростатимуть, а індекс долара знижуватиметься, ми, ймовірно, побачимо, що програма хеджування COT демонструє бичачий настрій для таких валют, як євродолар, кабельний та австралійський долар. Чим більше ми бачимо комерційних компаній, які мають чисті довгі позиції в своїх хеджах, тим більша ймовірність того, що ми побачимо вибуховий рух на нашу користь з бичачою ідеєю щодо іноземної валюти в умовах слабшого долара. І навпаки, якщо долар зміцниться, ми очікуємо побачити ведмежу позицію в хеджуванні, яке здійснюють комерційні трейдери.
### Відкритий інтерес
Ми розглядаємо відкритий інтерес, тому що всі пари, якими я торгую, є основними компаніями і їх сировинними доларами. Це дозволяє отримати інформацію про зобов'язання трейдерів (COT) і відкритий інтерес, який неможливо побачити на спотовому ринку. Відстежуючи рух розумних грошей при купівлі-продажу, ми можемо отримати додаткову інформацію.
### Сезонні тенденції
Бувають випадки, коли існує висока ймовірність того, що ринки можуть торгуватися вище або нижче в залежності від сезонності. Якщо це збігається з вашою торговою ідеєю, це збільшує ймовірність вибухового руху на вашу користь.
### Фільтри волатильності
Фільтр волатильності визначає, коли ринок заспокоюється або відбувається звуження діапазонів. Коли це спостерігається, це вказує на те, що ринок скорочується прямо перед великим, вибуховим рухом. Це відмінна риса, яка означає дику прибутковість, якщо ви правильно визначили напрямок. Це не означає, що ви знаєте напрямок, тому що ринки знаходяться в невеликих діапазонах; це просто означає, що ви, швидше за все, побачите ще один великий вибуховий рух. Якщо ви вибрали правильний напрямок, у багатьох випадках вибуховий рух відбувається в тому напрямку, який ви передбачали, виходячи з ваших основних ринкових ідей, міжринкового аналізу і того, що пропонує програма хеджування в рекламних роликах - незалежно від того, купують вони чи продають, - а також відкритого інтересу, що відстежує рух "розумних грошей".
### Основні заголовки новин
Якщо ми створили певну умову і вважаємо, що ринок піде вгору на основі нашого основного аналізу ринку, а потім з'являється новина, яка вказує на його слабкість, це не означає, що ринок не піде вгору. Насправді, це часто підливає масла у вогонь, якщо ви налаштовані по-бичачому. Заголовки новин в той час, коли ви хочете бути покупцем, часто можуть допомогти вашій торгівлі стати вибуховою за своєю природою.
### Настрої на ринку
Ринкові настрої вимірюють бичачість або ведмежість на основі використання індикаторів у роздрібній торгівлі.
Гаразд, давайте уважніше розглянемо дискусію про те, що основний аналіз ринку є одностороннім і має трендовий профіль.
Якщо ми подивимося на валюти, акції, товари та процентні ставки - ці чотири класи активів - ми використовуємо їх для нашого міжринкового аналізу. Але перед тим, як перейти до міжринкового аналізу, ми повинні з'ясувати, чи є на цих ринках зараз тренд, чи вони перебувають у стані консолідації. Знову ж таки, ми шукаємо принаймні дві категорії, які перебувають у тренді. Якщо вони в тренді, це означає, що інші дві можуть просто відставати і з часом теж перейдуть у трендове середовище. Бажано, щоб усі чотири категорії були в тренді, але так буде не завжди. Для того, щоб бути в тренді, потрібно, щоб принаймні дві з основних категорій були в трендовому середовищі. Якщо це так, то ми побачимо, як на ринках, які ми виділили за допомогою низхідного аналізу, розгортається середовище для свінг-трейдерів. Те, про що ми поговоримо тут, в реальному процесі у восьмому уроці, дасть вам основу і ознаки, на які слід звертати увагу, щоб визначити високовірогідні угоди з вибуховими ціновими діями.
Якщо ми бачимо, що клас ринкових активів, наприклад, сировинний ринок, знаходиться в стані консолідації, то акції повинні бути в тренді, або навпаки. Якщо акції знаходяться в консолідації, то сировинні товари повинні бути в тренді. Процентні ставки і валюти - одна з цих двох складових також повинна бути в тренді. Отже, якщо ми збираємося розділити їх на дві спеціальні групи, ми хочемо згрупувати сировинні товари та акції разом - один з них повинен бути в тренді. А для валют і процентних ставок - одна з них повинна бути в трендовому середовищі. Ви повинні мати одну з цих двох груп у трендовому середовищі, щоб допомогти побудувати моделі, які алгоритми будуть використовувати для руху ціни - не тільки в іноземній валюті, але і в усіх інших класах активів, за винятком сировинних товарів, які дійсно зосереджені на реальних факторах попиту і пропозиції.

Вплив міжринкового аналізу
Ми говорили про міжринковий аналіз, про те, як я дивлюся на нього і на що звертаю увагу. Я хочу нагадати про нього як про відмінну рису, не повторюючись, оскільки ми вже говорили про це в січні. Ми шукаємо певні зворотні зв'язки і позитивно корельовані ринки, щоб припустити, що якщо ми маємо бичачий настрій щодо одного класу активів або одного ринку в цьому класі активів, то це підтверджується міжринковим аналізом. Наприклад, якщо ми торгуємо на Форекс і очікуємо, що індекс долара буде "бичачим", ми будемо шукати сировинні товари, які знаходяться на рівнях опору або здатні піднятися вище. Якщо вони досягають вищого максимуму, а потім зазнають невдачі і падають нижче, то в такому середовищі, коли долар є "бичачим", сировинні товари будуть дуже легко знижуватися або матимуть тенденцію до зниження. І навпаки, якщо ми спостерігаємо за "ведмежим" доларом, сировинні товари будуть легко торгуватися через свої старі максимуми, матимуть сильну підтримку і дуже слабкий опір.
Наприклад, якщо долар буде "бичачим", ми побачимо, що такі товари, як соя, пшениця і кукурудза, не зможуть досягти нових максимумів. Якщо вони все ж таки досягають вищих максимумів, то швидко відхиляються, їхні мінімуми розбиваються, і вони знижуються, підтримуючи "бичачий" долар. Протилежна ситуація спостерігається, коли долар слабшає - сировинні товари досягають вищих максимумів, мають дуже слабкий опір і сильні рівні підтримки. Якщо мінімуми на сировинних ринках будуть досягнуті при слабкому доларі, то ці мінімуми будуть просто помилковими, і ціни підуть вгору. Це підтверджує, чи є долар сильним або слабким по відношенню до цих ідей. Якщо долар сильний, ми бачимо ведмежий настрій в іноземних валютах, а якщо долар слабкий, ми об'єднуємо його з сильнішими іноземними валютами.
Вирівнювання програми хеджування COT
Ми розглядаємо звіт про зобов'язання трейдерів (COT) за останні 12 місяців, які мають комерційні компанії - найбільші виробники або постачальники товару. Вони можуть виробляти його, вирощувати або пропонувати, як банк валюту. Вони є його сховищем. Я озираюся на останні 12 місяців, тому що хеджування зазвичай здійснюється на основі плану з використанням даних за останні 12 місяців. Яким було ціноутворення за останні 12 місяців? Якою була ціна товару на основі реальних факторів попиту та пропозиції в березні минулого року, січні минулого року, серпні минулого року та грудні минулого року?
Гаразд, давайте уважніше подивимося на аналіз основних ринків, який є одностороннім і має трендовий профіль.
Якщо ми подивимося на валюти, акції, сировинні товари та процентні ставки - ці чотири класи активів - ми використовуємо їх для нашого міжринкового аналізу. Перш ніж зануритися в наш міжринковий аналіз, ми повинні визначити, чи є ці ринки трендовими, чи перебувають у стані консолідації. Ми шукаємо принаймні дві категорії, які мають тенденцію до зростання. Якщо вони в тренді, то інші дві можуть відставати і з часом також увійдуть у трендове середовище. Бажано, щоб усі чотири категорії були в тренді, але так буде не завжди. Для того, щоб бути в тренді, потрібно, щоб принаймні дві з основних категорій були в тренді. Якщо це так, ми побачимо, як на ринках, які ми визначили за допомогою низхідного аналізу, розгортається середовище для свінг-трейдерів. Те, що ми обговоримо у восьмому уроці, забезпечить основу і ознаки для визначення високоймовірних угод з вибуховою ціновою дією.
Якщо ми бачимо, що клас ринкових активів, наприклад, сировинний ринок, знаходиться в стані консолідації, то акції повинні бути в тренді, і навпаки. Якщо акції знаходяться в консолідації, то сировинні товари повинні бути в тренді. Процентні ставки і валюти - одна з цих двох категорій також повинна бути в тренді. Для спрощення, згрупуйте товари і акції разом - один з них повинен бути в тренді. Аналогічно, згрупуйте валюти і процентні ставки - одна з них повинна бути в тренді. Наявність однієї з цих двох груп у трендовому середовищі допомагає сформувати моделі, які алгоритми будуть використовувати для руху цін - не тільки в іноземній валюті, але й у всіх інших класах активів, за винятком сировинних товарів, які зосереджені на реальних факторах попиту та пропозиції.
Вплив міжринкового аналізу
Ми говорили про міжринковий аналіз і ключові фактори, на які я звертаю увагу. Тут ми виділимо його як відмінну рису. Ринок в цілому повинен демонструвати певні зворотні зв'язки та позитивно корельовані ринки. Наприклад, якщо ми дивимося на індекс долара як на бика, ми будемо шукати сировинні товари, які знаходяться на рівнях опору або намагаються піднятися вище. Якщо сировинні товари досягають вищих максимумів, а потім зазнають невдачі і падають нижче, це підтримує "бичачий" долар. І навпаки, при "ведмежому" доларі сировинні товари будуть легко торгуватися через старі максимуми і матимуть сильну підтримку при незначному опорі.
Наприклад, якщо долар зростає, то такі товари, як соя, пшениця і кукурудза, не зможуть досягти нових максимумів, а якщо й досягнуть, то швидко відкотяться від них, а їхні мінімуми просядуть і знизяться, підтримуючи "бичачий" курс долара. Протилежна ситуація спостерігається при слабшому доларі - товари досягають вищих максимумів з невеликим опором і сильними рівнями підтримки. Якщо мінімуми досягаються при слабкому доларі, ціни зростають, підтверджуючи слабкий долар.
Вирівнювання програми хеджування COT
Ми розглядаємо останні 12 місяців звіту про зобов'язання трейдерів (COT), які тримають комерсанти - найбільші виробники або постачальники товару. Вони можуть виробляти, вирощувати або пропонувати його, як банк валюту. Я озираюся на останні 12 місяців, тому що хеджування, як правило, здійснюється на основі цього часового проміжку. Вивчаючи найвищі та найнижчі рівні за минулий рік, ми встановлюємо діапазон, ділимо його навпіл, щоб встановити нову нульову лінію. Це допомагає нам визначити, купують чи продають рекламні ролики.
Наприклад, якщо чиста позиція в значній мірі довга або коротка, це дає нам уявлення про те, що відбувається. Якщо рекламні ролики перебувають нижче нульової лінії протягом тривалого періоду, це, як правило, розглядається як "ведмежий" фактор. Однак я зосереджуюсь на тому, купують чи продають рекламні ролики в рамках своєї програми хеджування на момент торгівлі. Взявши за основу останні 12 місяців і подивившись на найвищий максимум і найнижчий мінімум, ми встановлюємо нову нульову лінію, ігноруючи стандартний графік позицій нетто-трейдерів.
Відкритий інтерес
Відкритий інтерес дає нам рентгенівський знімок того, що роблять "розумні гроші". Якщо ми бачимо значне збільшення або зменшення відкритого інтересу, це вказує на комерційну активність. Наприклад, зниження відкритого інтересу часто вказує на комерційне коротке покриття. Якщо червона лінія (позиції комерсантів) зростає, а відкритий інтерес падає, це підтверджує скорочення коротких позицій і є бичачим сигналом. І навпаки, якщо відкритий інтерес зростає, а червона лінія падає, це свідчить про збільшення коротких продажів і є "ведмежим" трендом.
Сезонні тенденції
Визначення сезонних тенденцій допомагає у виборі часу для свінгових угод. Якщо наш аналіз ринку показує, що профілі трендів поділяються на дві основні категорії: відкритий інтерес знизився, рекламні ролики купують, а ринок готовий піти вгору, сезонна тенденція до ралі збільшує ймовірність вибухового руху.
Фільтри волатильності
Фільтри волатильності допомагають визначити періоди скорочення перед вибуховими рухами. Наприклад, внутрішній бар (свічка з меншим діапазоном всередині попередньої свічки) вказує на скорочення волатильності. Це свідчить про високу ймовірність появи наступної свічки з більшим діапазоном, особливо якщо ринок готовий рухатися вище або нижче. Використання фільтрів, таких як найменший діапазон за останні три або сім днів, допомагає визначити контекст торгівлі, збільшуючи потенціал для динамічного руху цін.
Основні заголовки новин
Заголовки основних новин можуть впливати на ринкові настрої. Якщо ринок готовий до зростання, а заголовки новин є ведмежими, це може створити протилежну можливість. Роздрібні трейдери можуть відреагувати на ведмежі новини, в той час як ми, бачачи ширшу картину, можемо позиціонувати себе для купівлі.
Настрої на ринку
Я використовую індикатор Williams %R для оцінки ринкових настроїв. 15-періодний індикатор Williams %R на щоденній основі допомагає виявити перекупленість і перепроданість. Показання нижче рівня 50 вказують на перепроданість (область купівлі), а показання вище рівня 50 вказують на перекупленість (область продажу). Якщо нещодавня перепроданість або перекупленість коливається навколо рівня 50, це все ще може вказувати на потенційні покупки або продажі, засновані на останньому стані.
Ці ознаки дуже важливі для виявлення вибухонебезпечних свінгових угод. У восьмому уроці ми розглянемо ці ідеї більш детально і розберемо фактичну модель свінгової торгівлі, включаючи покрокове виконання і управління торгівлею. До наступного уроку, удачі і успішної торгівлі!

ICT Mentorship Core Content - Month 06 - High Probability Swing Trade Setups In Bear Markets

2024-06-17T13:07:38.349Z

Welcome back, folks. This is lesson five of February 2017's ICT Mentorship, teaching swing trading. This discussion is going to be on high probability swing trade setups in bear markets.

Okay, like we did with the bull setups, the PDA array matrix is included here just as a reference point. I don't know what time you're going to refer back to this video, so this way it saves you some time going back and forth looking for it. We're going to be dealing with the premium side of the PDA array matrix—okay, the bearish monthly, weekly, daily sequential.

On a monthly chart, a premium array has shown to induce selling, as evidenced by price moving lower.

On a weekly chart, we see premium arrays showing the ability to induce selling, and it's evidenced by price moving lower.

On a daily chart, a premium array has shown to induce selling, as evidenced by price moving lower. So, all three time frames—monthly, weekly, and daily—are showing a premium array driving price lower or resisting price. In all time frames, all candles provide new resistance to price, and little to no strength is seen.

Okay, when all three time frames are bearish, you're going to be looking to sell all daily bearish premium arrays. They will be in the form of:
- An old high or low
- A rejection block above the candle's bodies
- A bearish order block
- A fair value gap
- A liquidity void
- A bearish breaker
- Any bearish mitigation block

You're going to sell every four-hour bearish premium array. When the monthly is bearish, the weekly is bearish, and the daily is bullish, that means there's a correction underway on the daily chart.

You're going to sell daily bearish premium arrays at or nested in weekly premium arrays.

You're going to sell four-hour bearish premium arrays at daily and/or nested in weekly bearish premium arrays.

You're going to avoid selling daily premium arrays if the daily has just posted a lower low and rejected. This will be seen as a bullish breaker.

When the monthly is bearish, the weekly is bullish, and the daily is bullish, you're going to sell all daily bearish premium arrays at or nested in the monthly premium arrays.

You're going to sell four-hour bearish premium arrays at weekly and/or nested in monthly bearish premium arrays.

You're going to avoid selling weekly premium arrays if the weekly has just posted a lower low and rejected. This will be seen as a bullish breaker.

Okay, in this example for high probability sales setups, we're going to be looking at the monthly, weekly, and daily sequential with the euro dollar.

Okay, we have the euro dollar here on the monthly chart, and we have 18 months' worth of data highlighted in here. Inside the 18 months' worth of data, we're going to be looking at all the premium PD arrays. We're going to draw out our up candles with the lows to every up candle. Each low is noted.

We're also going to note all of the opens on the up candles, and we're going to drop down into a weekly chart.

Okay, so now we have our monthly levels down on our weekly chart of the euro dollar, and I'm going to refine it to show the weekly levels. Okay, we have our weekly levels here with the low on all the up candles, delineating a bearish order block. Notice also that we're using red trend lines to delineate the weekly bearish order blocks.

We're also going to delineate the mean thresholds of all the bullish candles prior to a down move, which is a bearish order block.

Okay, so now we have all the mean thresholds of the bearish order blocks. This one here overlaps with a monthly order block's open, the mean threshold of the bullish order block in here, combining both the bodies. We have the open on this candle here delineated, and we're going to use one more reference point for this one, delineating the range from this high to this low—the bodies only, not the wicks—and mean threshold right there.

Okay, so we're going to take our levels now and move them down into a daily time frame.

Okay, now we have our daily chart indicating our monthly and weekly PD arrays in the form of bearish order blocks and the openings of those bullish candles. You can see the market did, in fact, trade up into an opening of a monthly bearish order block, where these heavy lines are. The blue lines that are thin are the monthly low. Just keep in mind that the heavier blue lines are the openings on the bearish order blocks on a monthly basis.

So, the price trades up close in this little gap in here, also gives a deep retracement. In terms of the range between this high and this low, would this high be in the premium or the discount range? Clearly, it's in the premium range. The price also trades to a weekly order block. It's bearish; the price hits it perfectly and trades lower. The price trades up into a weekly order block as well here and sells off. The price trades lower and comes all the way back up to a weekly order block PD array, comes back, and retraces one more time.

Now notice it's trading through or deeper into a monthly bullish candle, which is a bearish order block. So, it's trading up into and overlaying inside here with a weekly bearish order block's mean threshold.

So all the dashed lines that are red—that's the mean threshold of a weekly bearish order block. It's hard to see it in here, but it's overlapping with the opening on a monthly bearish order block as well. Price trades up into it, sells off, comes back one more time, hits that level again, trades off one more time, comes back up, and trades into a previous weekly order block level. Just extend it out in time. Let me do that now so you can see it for clarity's sake.

Okay, perfect delivery of price. Price trades down one more time, hits this weekly order block level as well, perfectly. Trades down another weekly order block level on here, trades through it, opens right at that level, expands away from it, and aggressively moves towards this old low, trades through it, comes right back, and hits this low. Remember, a PD array can be an old low.

Trace that old low up to now a daily bearish order block, which is the last up candle before the down move. So, we have a new level we can apply. Okay, so we have a daily bearish order block right here. Price hits it, trades away, comes back up. Notice this rally up in here acts as resistance, trades lower.

Every time price moves lower, it's seeking a discount PD array. In other words, anything that would be bullish like a bullish order block, a liquidity void or gap below price, a rejection block below the bodies of the candles, and an old low—all those ideas that would be viewed as a discount or a buying scenario—that's what price will be looking to seek as a downside objective.

Eventually, price makes a low and starts to move higher. We're not talking about trend reversals in this discussion, so we're going to just delineate this marker here. Just for the sake of discussion, we'll say you took another opportunity to go short in here and it stops you out, to say that there's no argument about cherry-picking.

So, we have all of our levels from the monthly, weekly, and daily on our daily time frame. Monthly and weekly levels transposed to the daily, so our executable time frame is the four-hour chart.

What we do is look for all these levels to be moved to our four-hour chart. Okay, so we have our four-hour chart here, the euro dollar. This is the highest of all the peaks before it started trading lower. We have a big range between this high and this low, and we're going to take a look at that in terms of our low and our high.

We are in a premium area here, above equilibrium, so we are in the selling side of the marketplace. Also, note that it's occurring at a mitigation block—a down candle before the up move that we're below—we traded back up to.

Remove our Fibonacci expansion, okay, so we can have a horizontal line added at this candle's high, and it takes you right to that level here. Notice there's no down candle here—it's all just ranges, just extreme ranges for the void. But we have one little down candle right here waiting for that move, so price trades through that, comes back to it as a mitigation block.

So there was one little pass in here where they did try to get some of the longs off that they would have had here that would be underwater before it took off and went lower. This was their opportunity to unload those longs that were used to drive price up to these levels, and they mitigated those longs here.

So you can see that level is indicated here. Okay, so we've changed this to a short little line here indicating a four-hour mitigation block.

I'm going to start looking at all the up candles prior to the down moves. I'm going to zoom in. Okay, so we have these last two up candles in here that could be a potential bearish order block. We had this last up candle here that hits that same level it left back here—that becomes a potential bearish order block.

Okay, and this one here becomes a potential bearish order block. All these candles in here, their up moves going into this decline, bear shoulder block. Okay, we have a bear shoulder block there.

Okay, bearish order block here. You see that would have been a loss if it was executed on. Okay, so we have a bearish order block here—all three of these candles together is one consecutive candle up right before the down move—that's a potential bearish order block. Trades up into it, also trades into this little one here, but I'm not going to include that here just to keep the charts clean.

Okay, we have one, two, three candles trading up for the down move, potential bearish order block. Trades into it here. This is an overlap right here, this candle right there—that last one. So when price trades away from it, this right here could have been traded as a bearish order block, and it would have been a losing trade there. Price trades all the way back up into an area at which here becomes a bear shoulder block right there, gives you a little bit of a move, then eventually comes back—that would have been a stop-out.

And we have this area up here at an old fractal high right there. Price trades to it here, shoulder block starts to sell off. We have another opportunity presented here.

Okay, last up candle before the down move. Didn't quite get to it there.

We have a bearish order block right here. Hits it, sells off a little bit, trades down into a monthly level. Trades one more time up to it, trades back down to the monthly level again.

We're in a range-bound consolidation, so you have to look outside of the range for where the stops would be—that's back here and below here.

So, when price trades above it, we have an old high. We'll add that as a horizontal line here and change that to a black line just to keep things distinct. Price trades above the old high. Remember, that's a premium PD array—an old high. False break above it, sell-off.

Price trades down. We have a potential bearish order block in here, could be shorted at, okay, and price sells off.

We have a candle right before the down move in here, right there. That's a potential bearish order block right there. Then we have another up candle break before this down move—this moves away from this rally here—that could be a potential selling opportunity.

Okay, here we have one more in here, these last two candles right before the down move—bearish order block. Sell it back in here. We have a fair value gap right between here—this is a potential selling opportunity right there. So, this goes up into that area, we can sell it.

And we have another bearish order block right here. Then price trades down, finds a low, starts coming up. We could look for a selling opportunity at this level here, right there, and you could be selling short here and this would be a stop out.

So you can see there are a lot of potential entries that were profitable, but there are a few that you could have taken that would have stopped you out and resulted in a losing trade. We're focusing only on the sell side, so when we get up into this area here, we're up into a higher level premium.

Price hits an old area of monthly and weekly PD arrays. Okay, we have a breaker in here—two down candles right before it takes out old highs. Price trades back up into that breaker here, spends a little bit of time on the four-hour before it expands and goes lower.

Then we have our one, two candles up before the down move. Too tiny of a body, and it's also encapsulated inside this last up candle. In other words, this little green candle's body is basically inside of this up candle, so we don't look at that as a bearish order block—we use the bigger, beefier body candle, and that would be seen here.

Okay, price trades up into a bearish order block, and also we're seeing the weekly levels coming to fruition in here. Price trades down to a monthly level. Look at the consolidation around that monthly level and the subsequent weekly level. Multiple little bearish order blocks in here. I'll let you study that on your own.

And we have another bearish order block in here. I hate this one here. We have another bearish order block here, but we can also use this last one here—that's the real reference point, right there. Last big candle before the up move starts to come down. So here's your reference point there.

And we have one more here that could have been used as a short that could have eventually led to a losing trade right there.

We have the market trading at an old low as a PD array on a premium basis. Although here, it trades to it there, and we get back up into the weekly and above a monthly PD array. Last up candle before the down move hits it, trades into a bearish order block there, trades lower.

Again, these are swing trades that could be two weeks to one month, but you have to take some profits at a logical area as well. So, you have equal lows here on a four-hour basis. So, shorting from this level here, let's test an idea here for a moment. Let's say, for instance, you are shorting here to get below these lows over here—that's 245 pips just to get below these lows over here. And it moved a range of 289 pips.

That's basically what you're looking at here—that white shaded area is the setup. The move finishes on February 16th of 2012 and begins on February 13th.

So, it's a three-day trade. Not quite a swing trade, but it did pay out a pretty good payout, just didn't fit the time criteria.

Then we have the market trading back up into a monthly order block level, which becomes a weekly order block level as well. At a later time, you see the sensitivity at those levels again over here. Weekly levels, weekly levels in here as well. Trades back up into a bearish order block from here, sells off, spends a lot of time at a monthly level and a subsequent weekly level that's overlapped in here, and it breaks away, trades down into an old low, taking out that low right here with this run.

Trades back up into our weekly levels, and here trades right back up into mitigation blocks. False break above short-term high, trades lower, consolidation and expands again, taking out the sell-side liquidity below the marketplace or a discount PD array. Spends some time around a monthly level and expands away, and price seeks to go lower.

Last two up candles before the down move—this candle becomes made by a valid break of a bearish order block. Trades back into that range here, mean threshold of both the bodies of these candles together, price sells off. Notice how all up candles provide resistance—that's what we're looking for. We're looking for ideas that all green candles are basically resistance levels.

Okay, when price is trading back up into them, we should see that operate as resistance. Even if they end up getting broken at a later time, they still provide the measure of resistance that we would look for institutional sponsorship. For instance, these two candles over here—price trades up into it here, right there—that's an opportunity to sell short.

Look at the move there. I mean, let's take a look at that one. So, getting short there with a range of 536 pips—the low forms on June 1st, 2012. The move begins on May 21st, 2012. So, you can see there's a pretty significant trade there.

Trading again using the ideas—monthly, weekly, daily, and then to four-hour—we see our levels here on a daily time frame. That's what these black lines are. Price trades away from this last up candle before the move, trades back up into it here as a bearish order block, trades lower, and price seeks the move below this low here to get the discount PD array.

Up candle before a down move should act as resistance—it does in here. Here's a potential equal high. Price trades back up into that. We could look for that to be a sell-off. It starts to sell off but then comes down just into a four-hour little shoulder block close in the range—that's all it gives—and it finally starts to trade higher and it's outside of our range for study.

Once you take a look at all of the levels in here that provide potential setups and how much of a range we saw from these price points—now this is a four-hour basis—look at all the sensitivity on these levels.

Now if we drop back up to a daily chart, you'll see the setups actually become less frequent but more stunning in terms of responsiveness. So, you can see all of the opportunities in here on these levels and these four-hour opportunities—these would get you in sync with the higher time frame daily and/or weekly with all of the sensitivity around these levels.

All each individual unique setups—and while not every single one of them is profitable, the vast majority of them are—and they provide you an opportunity to be a short seller at logical levels. If you keep your focus on the monthly and weekly levels, notice how you get far less opportunities to be short, but look at the responses at them.

Here—all these dark blue levels in here—okay, and then you have the weekly levels as well—very stiff resistance, very stiff resistance in here, layered resistance in here, and weekly and monthly layers of resistance. You have the daily level we just outlined over here—that's what that is.

You can see there's a lot of opportunity for pips, but when you drop down to a four-hour time frame, they give you a more refined entry point where it lessens your risk and gives you closer profitability.

Just like we showed on the bullish side of buying with high probability setups for swing trading, the same thing is said on the sell side. You're just looking for the monthly, the weekly, and the daily four-hour—all those levels that go in concert with one another to overlap, to converge. The more levels that converge around a specific price level, the more likely it's going to probably be sensitive.

But you want to focus primarily on the monthly and weekly levels because they're going to be the biggest catalysts for big moves. I'm going to take everything off the chart here with the exception of the monthly and weekly levels again, and I want you to take a look at how much impact it has.

Okay, you can see all of the weekly levels in red and all the monthly levels in blue. Very significant price swings—bearish order blocks, many times trading at that level again. Weekly levels can be retreated to, monthly levels can be retreated to several times because they're higher time frame.

Why do we permit higher time frame levels to be traded to multiple times? Because larger orders and larger positions are built on monthly and weekly levels, so it may require multiple passes into that level to capitalize that particular price level for bearish scenarios or building in bear positions.

The consolidation in here has been retraded to here as well, back up until weekly order block and monthly order block layered in here, and then the responsiveness off of this level—monthly level over here—coupled with the weekly permitting some measure of trading through it. In other words, we're not looking for precision always on a monthly and weekly basis because there's going to be a larger order block there. So we could be trading into the mean threshold or it could be using the low, and that's why we have to consider if we have a layered area of levels on monthly and weekly.

You have to expect potential for maybe getting stopped out but not forgetting the whole idea of the trade or what frames the idea that this market should go lower and take the next setup. Because if you don't do that, you end up missing the move and then you end up looking back saying, "I wish I would have done it one more time."

Again, reaching for old lows here—you see how it stays with weekly levels and finally expands to the downside. Hopefully, this has been insightful to you guys in regards to how you take the levels from the monthly, weekly, and daily, and transfer them to the four-hour chart to look for setups. We're going to build on this model in lesson six and seven, and finally with the million-dollar swing trading model in lesson eight.

UA TEXT

З поверненням, друзі. Це п'ятий урок лютневого курсу ІКТ-наставництва 2017 року, присвячений свінг-трейдингу. Ми поговоримо про високовірогідні свінгові торгові установки на ведмежих ринках.

Як і у випадку з бичачими стратегіями, матриця PDA включена в цей урок лише як орієнтир. Я не знаю, коли ви збираєтеся повернутися до цього відео, так що це заощадить вам час на його пошук. Ми матимемо справу з преміальною стороною матриці масиву PDA - тобто, з ведмежою місячною, тижневою, денною послідовністю.

На місячному графіку преміальний масив спонукає до продажу, про що свідчить зниження ціни.

На тижневому графіку ми бачимо, що преміальні масиви демонструють здатність стимулювати продажі, про що свідчить зниження ціни.

На денному графіку преміальний масив показав здатність стимулювати продажі, про що свідчить рух ціни донизу. Отже, на всіх трьох часових інтервалах - місячному, тижневому і денному - преміальний масив стимулює зниження ціни або чинить опір ціні. На всіх часових інтервалах всі свічки створюють новий опір ціні, і майже не видно ніякої сили.

Отже, коли всі три часові періоди є ведмежими, вам потрібно продати всі щоденні ведмежі преміальні масиви. Вони будуть у вигляді
- Старого максимуму або мінімуму
- Блок відхилення над тілами свічок
- Ведмежий блок ордерів
- Розрив справедливої вартості
- Порожнеча ліквідності
- Ведмежий пробійник
- Будь-який ведмежий блок пом'якшення

Ви продаватимете кожен чотиригодинний ведмежий преміальний масив. Якщо місячний масив ведмежий, тижневий - ведмежий, а денний - бичачий, це означає, що на денному графіку відбувається корекція.

Ви повинні продавати денні ведмежі преміальні масиви одночасно з тижневими преміальними масивами або вкладені в них.

Ви збираєтеся продавати чотиригодинні ведмежі преміальні масиви на денних і/або вкладених в тижневі ведмежі преміальні масиви.

Ви не продаватимете денні преміальні масиви, якщо денний масив щойно встановив нижній мінімум і був відкинутий. Це буде розглядатися як бичачий брейкер.

Коли місячний масив ведмежий, тижневий - бичачий, а денний - бичачий, ви продаєте всі щоденні ведмежі масиви премії одночасно з місячними масивами премії або вкладаєте їх в них.

Ви продаватимете чотиригодинні ведмежі преміальні масиви за тижневими і/або вкладені в місячні ведмежі преміальні масиви.

Ви не продаватимете тижневі преміальні масиви, якщо тижневий масив щойно встановив нижній мінімум і був відкинутий. Це буде розглядатися як бичачий пробій.

Отже, в цьому прикладі для високоімовірних продажів ми розглянемо місячну, тижневу і денну послідовність з євродоларом.

Отже, на місячному графіку ми бачимо євродолар, а тут виділені дані за 18 місяців. Усередині даних за 18 місяців ми розглянемо всі масиви преміальних PD. Ми вималюємо наші свічки вгору з мінімумами для кожної свічки вгору. Кожен мінімум відзначається.

Ми також відзначимо всі відкриття на висхідних свічках і перейдемо до тижневого графіка.

Отже, тепер у нас є наші місячні рівні на тижневому графіку євродолара, і я збираюся вдосконалити його, щоб показати тижневі рівні. Отже, у нас є тижневі рівні з мінімумами всіх висхідних свічок, що окреслюють ведмежий блок ордерів. Зверніть увагу, що ми використовуємо червоні лінії тренду, щоб окреслити тижневі блоки ведмежих ордерів.

Ми також окреслимо середні пороги всіх бичачих свічок перед рухом вниз, який є ведмежим блоком ордерів.

Отже, тепер у нас є всі середні пороги ведмежих блоків ордерів. Ця свічка перетинається з відкритим місячним блоком ордерів, середнім порогом бичачого блоку ордерів тут, об'єднуючи обидва тіла. У нас тут позначено відкриття цієї свічки, і ми використаємо ще одну точку відліку для цієї свічки, окресливши діапазон від цього максимуму до цього мінімуму - тільки тіла, а не гноти, - і середній поріг ось тут.

Отже, тепер ми візьмемо наші рівні і перенесемо їх на денний таймфрейм.

Тепер у нас є денний графік, який показує наші місячні та тижневі масиви PD у вигляді блоків ведмежих ордерів і відкриттів бичачих свічок. Ви можете бачити, що ринок фактично торгувався до відкриття місячного ведмежого блоку ордерів, де знаходяться ці товсті лінії. Тонкі сині лінії - це місячний мінімум. Просто майте на увазі, що більш товсті сині лінії - це відкриття щомісячних ведмежих блоків ордерів.

Отже, ціна торгується впритул в цьому невеликому розриві, що також дає глибоке відновлення. З точки зору діапазону між цим максимумом і цим мінімумом, чи буде цей максимум в діапазоні премії або дисконту? Очевидно, що він знаходиться в преміальному діапазоні. Ціна також торгується до тижневого блоку ордерів. Це ведмежий настрій, ціна досягає його і торгується нижче. Тут ціна також торгується до тижневого блоку ордерів і розпродається. Ціна торгується нижче і повертається назад до масиву PD тижневого блоку ордерів, повертається назад і відкочується ще раз.

Тепер зверніть увагу, що вона торгується через або глибше місячної бичачої свічки, яка є ведмежим блоком ордерів. Отже, вона торгується всередині і накладається на середній поріг тижневого ведмежого блоку ордерів.

Отже, всі пунктирні лінії червоного кольору - це середній поріг тижневого блоку ведмежих ордерів. Тут його важко побачити, але він накладається на відкриття місячного блоку ведмежих ордерів. Ціна торгується до нього, продається, повертається ще раз, знову досягає цього рівня, торгується ще раз, повертається вгору і торгується до попереднього рівня тижневого блоку ордерів. Просто продовжуйте його вчасно. Дозвольте мені зробити це зараз, щоб ви могли побачити це для наочності.

Гаразд, ідеальна доставка ціни. Ціна торгується вниз ще раз, досягає цього рівня тижневого блоку ордерів, також ідеально. Торгується вниз ще на один рівень тижневого блоку ордерів, пробиває його, відкривається прямо на цьому рівні, розширюється від нього і агресивно рухається до старого мінімуму, торгується через нього, повертається назад і досягає цього мінімуму. Пам'ятайте, що PD-масив може бути старим мінімумом.

Простежте цей старий мінімум до сьогоднішнього денного блоку ведмежих ордерів, який є останньою висхідною свічкою перед низхідним рухом. Отже, у нас є новий рівень, який ми можемо застосувати. Отже, у нас є щоденний ведмежий блок ордерів прямо тут. Ціна досягає його, торгується, повертається назад. Зверніть увагу, що цей підйом тут діє як опір, торгується нижче.

Кожного разу, коли ціна рухається нижче, вона шукає масив PD зі знижкою. Іншими словами, все, що може бути бичачим, наприклад, бичачий блок ордерів, порожнеча ліквідності або розрив нижче ціни, блок відхилення нижче тіл свічок і старий мінімум - всі ті ідеї, які будуть розглядатися як дисконт або сценарій покупки - це те, що ціна буде шукати в якості цілі для зниження.

Зрештою, ціна досягає мінімуму і починає рухатися вище. У цій дискусії ми не говоримо про розворот тренду, тому ми просто окреслимо цей маркер. Просто для прикладу, ми скажемо, що ви скористалися ще однією можливістю відкрити коротку позицію тут, і це вас зупинило, щоб сказати, що немає ніяких суперечок про вибір вишень.

Отже, у нас є всі наші рівні - місячний, тижневий і денний - на денному таймфреймі. Місячні і тижневі рівні переносяться на денні, так що наш виконуваний таймфрейм - це чотиригодинний графік.

Ми шукаємо всі ці рівні, які потрібно перенести на наш чотиригодинний графік. Отже, перед нами чотиригодинний графік євродолара. Це найвищий з усіх піків до того, як він почав торгуватися нижче. Ми маємо великий діапазон між цим максимумом і цим мінімумом, і ми подивимося на нього з точки зору нашого мінімуму і нашого максимуму.

Ми знаходимося в преміальній зоні, вище рівноваги, тому ми знаходимося на стороні продавців на ринку. Також зверніть увагу, що це відбувається на блоці пом'якшення - низхідна свічка перед висхідним рухом, до якого ми повернулися і до якого торгувалися.

Видаліть наше розширення Фібоначчі, щоб ми могли додати горизонтальну лінію на максимумі цієї свічки, і вона відведе вас прямо до цього рівня. Зверніть увагу, що тут немає низхідної свічки - це лише діапазони, лише крайні діапазони для порожнечі. Але у нас є одна маленька спадна свічка прямо тут, яка чекає цього руху, тому ціна торгується через неї, повертаючись до неї як до пом'якшувального блоку.

Отже, тут був один невеликий прохід, де вони намагалися зняти деякі лонги, які вони могли б мати тут, які були б під водою, перш ніж ціна злетіла і пішла нижче. Це була їхня можливість розвантажити ті лонги, які використовувалися для підняття ціни до цих рівнів, і вони пом'якшили ці лонги тут.

Тому ви можете бачити, що цей рівень позначений тут. Отже, ми змінили його на коротку лінію, яка вказує на чотиригодинний блок пом'якшення.

Я збираюся почати розглядати всі висхідні свічки, що передують низхідним рухам. Я збираюся збільшити. Отже, у нас тут є дві останні свічки, які можуть бути потенційним ведмежим блоком ордерів. Остання свічка вгору, яка досягла того ж рівня, що і попередня, стає потенційним ведмежим блоком ордерів.

А ось ця свічка стає потенційним ведмежим блоком ордерів. Всі ці свічки тут, їх висхідні рухи, що переходять в цей спад, є ведмежим плечовим блоком. Гаразд, маємо тут ведмежий плечовий блок.

Тут - ведмежий блок ордерів. Ви бачите, що це був би збиток, якби він був виконаний. Отже, ми маємо тут ведмежий блок ордерів - всі три свічки разом становлять одну послідовну свічку вгору прямо перед рухом вниз - це потенційний ведмежий блок ордерів. Торгівля на нього, а також торгівля на ось цю маленьку, але я не буду включати її сюди, щоб зберегти графіки чистими.

Отже, у нас є одна, дві, три свічки, які торгуються вгору для руху вниз, потенційний ведмежий блок ордерів. Торгується тут. Це перекриття ось тут, ця свічка ось тут - остання. Отже, коли ціна торгується в бік від нього, ось тут можна було б торгувати як ведмежим блоком ордерів, і це була б збиткова торгівля. Ціна повертається назад в область, в якій вона стає ведмежим плечовим блоком, дає вам невеликий рух, а потім, врешті-решт, повертається назад - це було б стоп-аутом.

І ми бачимо цю область на старому фрактальному максимумі ось тут. Ціна торгується до нього, плечовий блок починає розпродаватися. У нас є ще одна можливість, представлена тут.

Гаразд, остання висхідна свічка перед низхідним рухом. Не зовсім до цього дійшов.

У нас є ведмежий блок ордерів прямо тут. Досягає його, трохи розпродається, торгується вниз до місячного рівня. Торгується ще раз до нього, знову торгується до місячного рівня.

Ми знаходимося в обмеженому діапазоні консолідації, тому ви повинні дивитися за межі діапазону, щоб побачити, де будуть стопи - тут ззаду і нижче.

Отже, коли ціна торгується вище цього рівня, ми маємо старий максимум. Ми додамо його як горизонтальну лінію тут і змінимо її на чорну лінію, щоб все було зрозуміло. Ціна торгується вище старого максимуму. Пам'ятайте, що це преміальний масив PD - старий максимум. Помилкове пробиття вище нього - розпродаж.

Ціна торгується вниз. У нас є потенційний ведмежий блок ордерів, який може бути закритим, і ціна продається.

У нас є свічка прямо перед низхідним рухом, ось тут, прямо тут. Це потенційний ведмежий блок ордерів. Потім у нас є ще один прорив свічки вгору перед цим рухом вниз - це відхід від цього ралі тут - це може бути потенційною можливістю для продажу.

Гаразд, тут у нас є ще одна свічка, ці дві останні свічки прямо перед низхідним рухом - ведмежий блок ордерів. Продайте їх тут. У нас є розрив у справедливій вартості прямо між цими двома свічками - це потенційна можливість для продажу. Отже, якщо ціна підніметься в цю область, ми зможемо її продати.

І у нас є ще один ведмежий блок ордерів прямо тут. Потім ціна торгується вниз, знаходить мінімум і починає підніматися. Ми можемо шукати можливість для продажу на цьому рівні, ось тут, а ви можете продавати тут, і це буде стоп-аут.

Таким чином, ви бачите, що є багато потенційних угод, які були б прибутковими, але є кілька, які ви могли б взяти, що зупинило б вас і призвело б до збиткової торгівлі. Ми зосереджуємося тільки на стороні продажу, тому, коли ми потрапляємо в цю область, ми отримуємо премію більш високого рівня.

Ціна потрапляє в стару область місячних і тижневих масивів PD. Гаразд, у нас тут є пробій - дві свічки вниз прямо перед тим, як ціна досягне старих максимумів. Ціна торгується назад до цього прориву, витрачає трохи часу на чотиригодинний період, перш ніж розширюється і падає нижче.

Потім у нас є одна, дві свічки вгору перед тим, як почати рух вниз. Занадто крихітне тіло, і воно також інкапсульоване всередині цієї останньої свічки, що піднімається. Іншими словами, тіло цієї маленької зеленої свічки в основному знаходиться всередині цієї висхідної свічки, тому ми не розглядаємо це як ведмежий блок ордерів - ми використовуємо більшу, м'ясистішу свічку з тілом, і це буде видно тут.

Отже, ціна торгується вгору, утворюючи ведмежий блок ордерів, а також ми бачимо, що тижневі рівні досягають тут своїх цілей. Ціна торгується до місячного рівня. Подивіться на консолідацію навколо цього місячного рівня і наступного тижневого рівня. Тут кілька маленьких ведмежих блоків ордерів. Я дозволю вам вивчити це самостійно.

І у нас тут ще один ведмежий блок ордерів. Ненавиджу цей блок. У нас є ще один ведмежий блок ордерів тут, але ми також можемо використовувати цей останній - це справжній орієнтир, ось тут. Остання велика свічка перед початком висхідного руху. Отже, ось ваш орієнтир.

І у нас є ще одна, яка могла бути використана як шорт, що в кінцевому підсумку могло б призвести до збиткової торгівлі ось тут.

У нас є ринок, який торгується на старому мінімумі як PD-масив на преміальній основі. Хоча тут він торгується до нього там, і ми повертаємося до тижневого і вище місячного масиву PD. Остання свічка вгору перед тим, як рух вниз досягне її, торгується в ведмежий блок ордерів, торгується нижче.

Знову ж таки, це свінгові угоди, які можуть тривати від двох тижнів до одного місяця, але ви також повинні отримувати певний прибуток в логічній області. Отже, у вас тут рівні мінімуми на чотиригодинній основі. Отже, шортуючи від цього рівня, давайте протестуємо ідею на мить. Скажімо, наприклад, ви відкриваєте шорт тут, щоб опуститися нижче цих мінімумів ось тут - це 245 пунктів, щоб опуститися нижче цих мінімумів ось тут. І це змістило діапазон на 289 пунктів.

Це, по суті, те, на що ви тут дивитеся - біла заштрихована область є налаштуванням. Рух закінчується 16 лютого 2012 року і починається 13 лютого.

Отже, це триденна торгівля. Не зовсім свінгова торгівля, але вона принесла досить хорошу виплату, просто не вклалася в часові критерії.

Потім ми знову торгуємо на рівні місячного блоку ордерів, який також стає тижневим блоком ордерів. Пізніше ви знову побачите чутливість на цих рівнях ось тут. Тижневі рівні, тижневі рівні також тут. Ціна повертається до ведмежого блоку ордерів звідси, розпродається, проводить багато часу на місячному рівні і наступному тижневому рівні, який перекривається тут, і відривається, торгується вниз до старого мінімуму, пробиваючи цей мінімум ось тут, з цим пробігом.

Торги повертаються до наших тижневих рівнів, і тут торги повертаються назад до блоків пом'якшення. Помилковий прорив вище короткострокового максимуму, торгівля нижче, консолідація і знову розширення, виводячи ліквідність на стороні продажу нижче ринкового рівня або масиву дисконтних PD. Проводить деякий час біля місячного рівня і розширюється, а ціна прагне знизитися.

Дві останні свічки вгору перед рухом вниз - ця свічка стає результатом дійсного прориву ведмежого блоку ордерів. Торгівля повертається в цей діапазон, середній поріг обох тіл цих свічок разом, ціна розпродається. Зверніть увагу, як всі свічки, що піднімаються, чинять опір - це те, що ми шукаємо. Ми шукаємо ідеї про те, що всі зелені свічки в основному є рівнями опору.

Коли ціна повертається до них, ми повинні бачити, що вони діють як опір. Навіть якщо вони в кінцевому підсумку будуть пробиті пізніше, вони все одно забезпечують міру опору, яку ми будемо шукати для інституційної підтримки. Наприклад, ось ці дві свічки - ціна торгується до них тут, прямо тут - це можливість продати короткі позиції.

Подивіться на цей рух. Я маю на увазі, давайте подивимося на цю. Отже, короткі позиції з діапазоном 536 пунктів - мінімум формується 1 червня 2012 року. Рух починається 21 травня 2012 року. Отже, ви можете бачити, що тут досить значна торгівля.

Знову торгуючи з використанням ідей - місячних, тижневих, денних, а потім і чотиригодинних - ми бачимо наші рівні тут на денному часовому інтервалі. Ось що таке ці чорні лінії. Ціна торгується від цієї останньої висхідної свічки перед рухом, повертається до неї як до ведмежого блоку ордерів, торгується нижче, і ціна шукає рух нижче цього мінімуму, щоб отримати масив PD зі знижкою.

Висхідна свічка перед низхідним рухом повинна діяти як опір - вона діє тут. Ось потенційно рівний максимум. Ціна торгується назад до нього. Ми можемо вважати це розпродажем. Вона починає розпродаватися, але потім спускається вниз всього лише в чотиригодинний невеликий плечовий блок, близький до діапазону - це все, що він дає, - і нарешті починає торгуватися вище, і це вже за межами нашого діапазону для вивчення.

Як тільки ви подивитеся на всі рівні, які забезпечують потенційні налаштування, і на те, який діапазон ми бачили з цих цінових точок - тепер це чотиригодинна основа - подивіться на всю чутливість на цих рівнях.

Тепер, якщо ми повернемося до денного графіка, ви побачите, що розвороти стають рідшими, але більш приголомшливими з точки зору швидкості реагування. Отже, ви можете побачити всі можливості на цих рівнях і ці чотиригодинні можливості - вони дозволять вам синхронізуватися з більш високими часовими рамками щодня і/або щотижня з усією чутливістю навколо цих рівнів.

Всі ці індивідуальні унікальні установки - і хоча не кожна з них прибуткова, переважна більшість з них прибуткові - надають вам можливість бути продавцем на коротких позиціях на логічних рівнях. Якщо ви зосередитеся на місячному і тижневому рівнях, то помітите, що у вас набагато менше можливостей для коротких позицій, але подивіться на реакцію на них.

Ось - всі ці темно-сині рівні тут - добре, а потім у вас є тижневі рівні - дуже жорсткий опір, дуже жорсткий опір тут, багаторівневий опір тут, а також тижневі і місячні шари опору. У вас є денний рівень, який ми щойно окреслили ось тут - ось що це таке.

Ви бачите, що є багато можливостей для піпсовки, але коли ви опускаєтеся до чотиригодинного часового інтервалу, він дає вам більш досконалу точку входу, де ви зменшуєте ризик і отримуєте більш високу прибутковість.

Подібно до того, як ми показали на бичачій стороні покупки з високою ймовірністю для свінгової торгівлі, те ж саме можна сказати і на стороні продажу. Ви просто шукаєте місячні, тижневі і денні чотиригодинні рівні - всі ті рівні, які узгоджуються один з одним, перекриваються і зближуються. Чим більше рівнів сходяться навколо певного цінового рівня, тим більша ймовірність того, що він буде чутливим.

Але вам потрібно зосередитися в першу чергу на місячних і тижневих рівнях, тому що вони будуть найбільшими каталізаторами великих рухів. Я знову приберу з графіка все, за винятком місячного і тижневого рівнів, і хочу, щоб ви подивилися, наскільки сильно вони впливають на графік.

Отже, ви бачите всі тижневі рівні червоним кольором, а всі місячні - синім. Дуже значні цінові коливання - ведмежі блоки ордерів, багато разів торгуються на цьому рівні знову. До тижневих рівнів можна повернутися, до місячних рівнів можна повернутися кілька разів, тому що вони мають більший часовий інтервал.

Чому ми дозволяємо торгувати на більш високих таймфреймах кілька разів? Тому що більші ордери і більші позиції будуються на місячних і тижневих рівнях, тому може знадобитися кілька проходів на цей рівень, щоб капіталізувати цей конкретний рівень ціни для ведмежих сценаріїв або створення ведмежих позицій.

Консолідація тут була перенесена сюди ж, аж до тижневого блоку ордерів і місячного блоку ордерів, розташованих тут, а потім реакція від цього рівня - місячного рівня тут - в поєднанні з тижневим дозволяє певною мірою торгувати через нього. Іншими словами, ми не шукаємо точності на щомісячній і щотижневій основі, тому що там буде більший блок замовлень. Таким чином, ми можемо торгувати по середньому порогу або по мінімуму, і тому ми повинні враховувати, чи є у нас багаторівнева область рівнів на щомісячній і щотижневій основі.

Ви повинні очікувати потенційну можливість того, що вас можуть зупинити, але не забувати про всю ідею торгівлі або про те, що формує ідею того, що ринок повинен опуститися нижче і зробити наступне налаштування. Тому що якщо ви цього не зробите, ви в кінцевому підсумку пропустите рух, а потім озирнетеся назад і скажете: "Шкода, що я не зробив це ще раз".

Знову ж таки, тягнучись до старих мінімумів, ви бачите, як він залишається на тижневих рівнях і, нарешті, розширюється до нижчої сторони. Сподіваємося, це допомогло вам зрозуміти, як брати рівні з місячних, тижневих і денних графіків і переносити їх на чотиригодинний графік, щоб шукати розвороти. Ми будемо працювати з цією моделлю в шостому і сьомому уроках, і, нарешті, з моделлю торгівлі свінгами на мільйон доларів у восьмому уроці.

Literature review on financial technology and competition for banking services

2024-06-07T15:14:33.059Z

Literature review on financial technology and competition for banking services

Hein Bogaard (Office of the Comptroller of the Currency), Sebastian Doerr (Bank for International Settlements), Nicole Jonker (De Nederlandsche Bank), Hua Kiefer (Federal Deposit Insurance Corporation), Onur Koltukcu (De Nederlandsche Bank), Calixto Lopez (Bank of Mexico), José R H Ornelas (Central Bank of Brazil), Ricky Rambharat (Office of the Comptroller of the Currency), Sigrid Röhrs (Deutsche Bundesbank), Federica Teppa (De Nederlandsche Bank), Frans van Bruggen (De Nederlandsche Bank) and Eric Vansteenberghe (French Prudential Supervision and Resolution Authority)

Executive Summary

The extent to which financial technology will shape the banking industry depends in part on the nature of competition for banking services that arises from innovation by incumbent banks and the entry of new players. This paper presents a review of the growing body of economic literature on financial technology and competition for banking services. The review highlights that fintech has spurred innovation and competition across banking services including in payments, lending, deposit taking and advisory services. Research finds that entry by new fintech-based service providers has expanded access to financial services and put pressure on the market share and pricing power of incumbent banks. The evidence also suggests that fintech-based firms that started out as lenders or payments providers have evolved to offer a broader range of services. We cannot fully know how ongoing innovation will affect business models, but so far, the literature highlights some enduring strengths for the model that bundles a variety of banking services in a single firm, ie, a bank.

1 Introduction and Overview

In recent years, technology has helped accelerate the pace of innovation in banking services. Financial technology (fintech) has been defined by the Financial Stability Board as “technology-enabled innovation in financial services that could result in new business models, applications, processes or products with an associated material effect on the provision of financial services” (Financial Stability Board 2017). This definition captures both the promise of better financial services, available to a greater number of clients (eg Philippon 2016), and the prospect that fintech could affect the viability of incumbents’ business models in financial and banking services.

The extent to which financial technology will shape the banking industry depends in part on the nature of competition for banking services that arises from innovation by incumbent banks and the entry of new players. In this context, a 2018 paper from the Basel Committee on Banking Supervision laid out several scenarios for the future structure of the banking sector (Basel Committee on Banking Supervision 2018). The scenarios are predicated on whether banks will continue to manage client relationships, the execution of transactions and risk taking, or whether these functions will be (partially) transferred to financial technology-based firms. As such, the scenarios describe a potential structure where financial technology has enabled firms to interact with clients without a dense branch network and made it easier to offer only a portion of the services that are available from vertically and horizontally integrated banks. Scenarios range from the “better bank” scenario in which incumbents innovate and continue to be dominant in providing banking services to a “disintermediated bank” scenario in which fintech-based firms manage both client relationships and the execution of services. In intermediate scenarios, incumbent banks are replaced by novel banks or operate alongside fintech-based firms dividing (in one way or another) client relationships, the execution of transaction services and risk taking among them.

This paper presents a review of the growing body of economic literature on financial technology and competition for banking services. The aim is to characterise this competition, its impact on banks’ business models and on the accessibility and price of services for customers.

The review highlights that fintech has spurred innovation and competition across banking services including in payments, lending, deposit taking and advisory services. Entry by new fintech-based service providers has expanded access to financial services and put pressure on the market share and pricing power of incumbent banks. Fintech-based firms have had some successes with business models that disintermediate banks such as peer-to-peer payments and lending. Yet, theoretical models and empirical evidence point to synergies between banking services and some fintech-based firms have evolved from being lenders or payments providers to offer a broader range of services. Future innovation may drive (further) unbundling or disintermediation, but thus far, the business model that bundles a variety of banking services in a single firm, such as a bank, has enduring strengths.

Consumers likely have benefitted from the entry of fintech-based firms through a further digitalisation of financial services, an expansion in the scope and reduction in the pricing of financial services. There is some evidence that the benefits are not equally shared by all consumers. For example, advances in data processing and machine learning enable lenders to more precisely discriminate between borrowers according to credit risk whereas some borrowers would be better off if credit risk were pooled (Fuster, Goldsmith Pinkham, Ramadorai and Ansgar 2022). Similarly, there are concerns about bias in algorithmic investment advice. However, biases also exist in advice or credit decisions by humans. On balance, the evidence appears to indicate that the improvements in efficiency and access that fintech affords are wealth improving.

Innovation in banking is not new and banks started introducing online services well before fintech-based firms were entering the market (eg Berger, Black, Bouwman and Dlugosz 2014, DeYoung 2005). Current research on financial technology builds upon this prior work. that finds a positive association between online banking and profitability. One important finding of this earlier literature is that technology adopters seem to be more profitable (see for example DeYoung, Lang and Nolle 2007 for the US and, Hernando and Nieto 2007 for Spain). Another interesting finding is that competitive pressures induce the introduction of online services by even more banks, meaning that there is a feedback loop between competition and technology (Dandapani, Lawrence and Rodriguez 2018, Hernández-Murillo, Llobet and Fuentes 2010)

In addition to extending research on innovation, research with a focus on financial technology can build on a rich literature that studies competition in banking. One strand of this literature uses metrics of market structure or pricing power to study the determinants and effects of bank competition (eg Claessens and Laeven 2004). Other research has sought to understand how competition operates at the product level. There is a large literature on competition and asymmetric information in lending (Petersen and Rajan 1994, Sharpe 1990, von Thadden 2004). Theoretical models of network effects (Rochet and Tirole 2003) have been used to study competition in payments and empirical research on competition in deposit markets, payments, and increasingly lending markets has used discrete choice models to study what drives consumer preferences (Dick 2007, Kosse 2014).

The literature has also addressed more generally the cost and benefits of increased competition in banking services. For example, Drechsler, Savov and Schnabl (2017) find that greater competition for deposits increases rates paid to depositors, while Degryse and Ongena (2005) find that clients’ cost of borrowing falls with the intensity of competition between banks.

There is also a substantial amount of research on potential adverse effects of competition in banking. Researchers have investigated concerns that information asymmetries may inhibit market entry (Dell'Ariccia, Friedman and Marquez 1999) and that competition could reduce information production and market efficiency (eg Hauswald and Marquez 2006). Considering the importance of information and information processing for the competitiveness of fintech-based firms, these concerns are quite relevant in the context of this literature review.

Another branch of the literature has investigated a potential link between competition and financial stability – driven by the concern that slimmer margins may encourage risk taking (see eg Vives 2016 for an overview). As pointed out in a meta-analysis by Zigraiova and Havranek (2016), there is no general consensus on the empirical significance of this mechanism (or indeed for the opposite conjecture that competition promotes stability). However, financial technology may introduce new channels of transmission from competition to financial stability. We still have much to learn about the bank failures in the US and Switzerland in the first half of 2023. The trajectory of these failures suggests that social media and online banking may accelerate the speed at which depositors and investors can withdraw their funding and support that no longer have the confidence of their clients. Furthermore, the process of innovation in banking services that financial technology enables will likely have winners and losers, which could lead to elevated levels of turnover in the future.

The sections of this literature review are organized along business lines considering that most researchers focus on a single line of business (payments, lending, funding or investment advice). However, financial technology in one line of business may also be a source of spillovers and synergies (Ghosh, Vallee and Zeng 2021, Stulz 2019, Vives 2019) and there are other issues that cut across business lines such as the role of the market environment in the development of financial technology products and the difficulties associated with measuring “innovativeness” of incumbent banks and potential entrants. We highlight these issues in the discussion and conclusion at the end of the paper.

The paper starts with a discussion of the literature on competition in payments. So far, financial technology has achieved most penetration in so-called account-based payment services, while the provision and adoption of token-based payment technologies (eg stablecoins) by businesses and consumers remains limited. The market for payment services is a two-sided market characterized by network externalities; successful service providers build a user base among both payers and payees (Baxter 1983, Rochet and Tirole). Empirical evidence on the growth of financial technology-based solutions in payments illustrates the importance of both accessibility to retail payment services and network effects. For example, mobile phone networks have been a “backbone” for the development of new payment systems, especially in emerging markets, where fewer consumers and merchants have access to banks or card-based payments (Frost 2020, Jack and Suri 2014). Similarly, big tech companies have been successful in the introduction of payment or ancillary services in select markets; they have filled in gaps left by incumbents in emerging markets, engaged with incumbents to develop new services (often in advanced economies) or directly compete for clients (Brits, Cuijpers, Jonker, Lohuis, Roerink, ter Wal and Zwemstra 2021, Demirguc-Kunt, Klapper, Singer and Ansar 2022, OECD 2020). Public policy that requires acceptance of new fintech-based payments or provides fintech-based entrants access to retail payments markets promotes the adoption of new payment systems (Brits et al 2021, Duarte, Frost, Gambacorta, Wilkens and Shin 2022, Kokkola 2010). In addition, evidence from India and Brazil shows that an unanticipated drop in the availability of cash can lead to a lasting shift in the use of financial technology-based payments (Crouzet, Gupta and Mezzanotti 2023, Mariani, Ornelas and Ricca 2023).

There is some evidence that financial technology-based competition has reduced the cost of payments and put pressure on fees (BIS 2019, Jonker and Kosse 2022). This has contributed to greater access to payment services, although it remains unclear how this has affected incumbents; banks have engaged in innovation themselves and thus far, they also provide much of the underlying infrastructure for digital payments.

The literature on financial technology and competition in lending, which we turn to next, emphasizes the role of alternative data, information processing and regulatory burden. Fintech lenders usually do not take deposits and hence are subject to lighter regulation. This lighter burden allows fintech lenders to expand in both mortgage and small and medium-sized enterprise (SME) lending markets (Beaumont, Tang and Vansteenberghe 2022, Buchak, Matvos, Piskorski and Seru 2018, Di Maggio and Yao 2020). Moreover, improved access to data can spur the growth of FinTech lenders. Banks are able to gather information about borrowers from payments and deposit transactions, which confers a benefit of incumbency (Parlour, Rajan and Zhu 2022). Fintech-based entrants may be able to overcome a lack of access to banking data by exploiting data from other client interactions (fintech payments, or other businesses such as e-commerce or social media, Frost, Gambacorta, Huang, Shin and Zbinden 2019 Shin and Zbinden 2019, 2021). Similarly, FinTech-based firms tend to benefit from regulation that gives consumers more control of their financial data and enables them to share financial data with others than their bank, such as “Open Banking” rules (Babina, Buchak and Gornall 2022, Doerr, Gambacorta, Guiso and Sanchez del Villar 2022). Finally, FinTech-based firms have been shown to have superior information processing technology (Fuster et al 2022, Sadhwani, Giesecke and Sirignano 2020) which can lead to an improvement in the speed of decision-making and could improve default prediction (Berg, Fuster and Puri 2018). At the same time, there are some indications that the benefits of better information processing and open data rules may be greater for clients with good credit scores than those with weaker credit scores.

Beyond payments and lending, financial technology is also changing how banks compete for deposits and with whom. Online deposit-taking has the potential to increase the geographical reach of banks and therefore reduce market power that banks derive from having a physical presence in deposit markets (Abrams 2019). At the same time, some banks have gained access to new groups of depositors by partnering with fintech-based firms that seek to provide deposit services to their clients. Banks also face competition from providers of “deposit-like” products; the introduction of money market funds by big techs that are integrated with payments services in China has affected deposit growth among competing banks and appears to have increased the pass-through of policy rates into deposit rates (Zhu and Lu 2021). Finally, there is some emerging evidence that financial technology may affect the cost of liquidity for banks. Some issuers of asset-backed stable coins use safe assets to back up the coins. If these coins are issued on a large enough scale, prices of these assets may rise as a consequence, affecting the cost of these assets for banks and others that use safe assets to meet liquidity needs (Barthelemy, Gardin and Nguyen 2023, Garratt, Lee, Martin and Torregrossa 2022).

The final line of business that we discuss in the first part of the literature is investment advice. Even before the current wave of innovations, advisory services have evolved in ways that, generally, democratized access to these services and to investment options. This includes the development of discount brokerage as a business model (such as Charles Schwab in the Unites States) and Exchange Traded Funds (ETFs) as investment products. Recent innovations have generally reinforced this trend. For example, “robo-advice” can be offered economically to smaller investment accounts than in-person advice (Abraham, Schmukler and Tessada 2019). In addition, trading algorithms can facilitate the implementation of investment strategies that are otherwise too costly to execute.

The literature provides limited insight into the impact of recent technological innovation on market power in the market for investment advice. Fintech firms are entering the market to offer services directly to investors and also with tools to implement specific investment strategies such as “tax-loss harvesting” in the US.2 At the same time, incumbents are actively innovating as well; they benefit from access to a large pre-existing client base and cost advantages due to economies of scale.

Innovations in investment advice and wealth management provide greater access to various investment strategies and may help overcome biases in the recommendations from personal advisers (D’Acunto and Rossi 2021, Reher and Sokolinski 2022). The algorithms underlying robo-advice potentially have their own biases and could expose investors to unanticipated risks (Turner Lee, Resnick and Barton 2019). This suggests more research is needed to understand the risks for both consumers and the banks or firms offering automated investment advice.

So far, there is ample evidence that financial technology contributes to greater competition for banking services in individual lines of business, both among incumbents and with FinTech firms. In the second part of the review, we consider several topics that cut across lines of business. To begin with, there is emerging evidence on the spillovers of fintech innovation in one line of business to other parts of the banking business. Several papers have found that financial technology-based payment services can be a facilitator for lending or the provision of deposits, or deposit-like products (eg Buchak, Hu and Wei 2021, Frost et al 2019, Ghosh et al 2021). In addition, there is evidence of interaction between funding and lending. In a study of bank branching decisions, Jiang, Yang Yu and Zhang (2022) provide evidence that technology induced competition in the lending market can affect the viability of branches and the availability of deposit services. At the same time. fintech-based lenders often rely on a combination of warehouse lending from banks and off-balance sheet finance to fund loans. Perhaps unsurprisingly, the efficiency of markets for off-balance sheet finance benefits non-banks relative to banks (Jiang 2023). In addition, several papers show that peer-to-peer lending models where investors fund individual loans are less effective than models that rely on investors who “passively” invest in a portfolio of loans; passive investing enhances the efficiency of the screening and origination process for fintech-based lenders (Balyuk and Davydenko 2023, Vallée and Zeng 2019). This shows that FinTech-based firms can expand in scope to challenge incumbent banks but it also suggests that they do so by becoming more like banks, offering a bundle of services and broadening their role as an intermediary between borrowers and funding providers.

Competition with big tech firms is sometimes seen as especially challenging for banks. Big techs offering financial services can leverage pre-existing client networks and may have fewer financial constraints than dedicated Fintech-based firms that seek to enter the market for banking services. The literature studies big tech firms offering online or mobile payments services (eg OECD 2020) as well as deposit-like products and loans. To some extent, these services are offered to tie users to a big tech platform. Alternatively, interaction with users provides a big tech with unique information or exclusive benefits from a lending relationship that is not available to outside lenders (Chen, Huang, Lin and Sheng 2022, Li and Pegoraro 2022). It therefore remains an open question to what extent big techs are generally well-placed to provide financial services beyond their own platform.

A different way of approaching the question whether financial technology will challenge bank business models is to consider the market environment in which FinTech-based firms tend to be successful.

One of the most well-known fintech-based payments networks, M-Pesa, benefited from the growing penetration of mobile telecom in markets where services from regular banks were absent or inaccessible Demirguc, 2022; Frost, 2020}. Other research finds that financial, regulatory or supervisory constraints on banks provide opportunities for FinTech-based firms to provide substitute (Buchak et al 2021, Buchak et al 2018, Eca, Ferreira, Porras Prado and Rizzo 2022, Mariani et al 2023). Similarly, rules that require banks to share account data to payment service providers, or give consumers control over their banking data can promote entry by FinTech-based providers of banking services (Babina et al 2022). At the same time, some fintech-based services rely on partnerships with banks; this includes payment services offered by big tech firms and even partnerships to offer deposit and other services to M-Pesa clients. And even though there is some concern that these partnerships could erode banks’ fee income and access to client information (Basel Committee on Banking Supervision 2018, European Banking Authority 2018), they also underline the importance of banks in financial intermediation.

On the flipside of the concern that financial-technology-based entrants and big tech firms challenge bank business models, is the concern that banks use the power of incumbency to stymie entry by potential competitors. For example, incumbents might seek to acquire FinTech firms in an effort to preempt a competitive challenge (Cunningham, Ederer and Ma 2021). So far, there is no evidence in support of this particular mechanism in the banking sector (Cornelli, Doerr, Franco and Frost 2021). However, in a study of competition in mortgage lending, Jiang (2023) finds that banks exploit market power in the funding market to limit competition from non-banks in the mortgage market.

The literature on financial technology and banking services is growing fast and evaluates developments in multiple countries and regions. The literature indicates that financial technology has often spurred competition in providing banking services and made them available to more clients. New entrants have leveraged technology to exploit gaps in the market and in some cases benefited from regulation that facilitated their entry. This has challenged banks to become more efficient. Thus far, there is no evidence that the business model of banks is no longer viable. The evolution of business models of fintech-based firm may bring new pressures for banks to adapt their business model or unbundle services in a way that challenges both the industry and individual banks.

As financial technology and regulation progresses, future research will further refine lessons learned so far. However, we would like to highlight two related areas where further research would be particularly useful. The first issue pertains to the measurement of innovation or innovativeness of banks and non-banks offering banking services. Chen, Wu and Yang (2019) show that patents are associated with higher market values for banks, but also that there are very few banks that actively pursue and obtain patents. Others have used information on employee skills or investment in Information Technology (IT) as a measure of innovation (He, Jiang, Xu and Yin 2022, Shen, Wang and Zheng 2023). While inventions, skilled personnel and IT investments are important technology inputs, banks will ultimately have to integrate new technologies in an effective business model (Brynjolfsson and Hitt 2003). This requires research into characteristics that are conducive to banks’ ability to exploit innovation and investments in new technology. Second, much work has been focused on the role of non-banks or neo-banks leveraging technology to offer banking services. Less attention has been given to the characteristics of banks that might be more, or less, well-placed to address the competition from these new entrants. For example, does technology increase or reduce economies of scale in banking? Does it favour narrower or more diverse business models? And if so, under what conditions? Developing answers to these questions will provide a clearer picture on the future of the banking industry.

2 Payments

2.1 Introduction

Financial technology, and innovation by fintech-based firms and big techs have helped to rapidly expand the options available to make and process electronic retail payments. Such innovation in consumer-tobusiness and person-to-person payments includes the introduction of mobile payments as well as of cryptoassets as a means of payment. In this section, we review what drives the competitiveness of financial technology-based payments in an industry where the benefits of incumbency are perceived to be high.

Research on payments and electronic payment systems identifies several potential barriers to entry in payments. Brits and Winder (2005), Guibourg and Segendorf (2004), and Schmiedel, Kostova and Ruttenberg (2012) discuss how the complexity of infrastructure, high upfront and fixed operating cost, and relatively low variable communication and processing cost are a source of scale economies. In addition, once the payment infrastructure is in place, it can be used for processing transactions coming from different (electronic) payment instruments, and create economies of scope (Kokkola 2010).

Unlike most markets, the retail payments market is a so-called two-sided market: ie a market with two different user groups that interact with each other The benefit that market participants receive depends on the size of the user group at the other side of the network and the value of the product/service. For a consumer, it is essential that enough merchants accept a payment method. For a merchant, the presence of a sizable consumer base makes it appealing to accept a specific payment method. To encourage the use of their networks by consumer banks and consumers, payment card networks generally charge an interchange fee to the merchant’s bank (“acquiring” bank) and pass this fee on to the consumer’s bank (the “issuing” bank) to compensate this bank for part of the costs associated with processing the payment. The acquiring bank passes the cost of the interchange fee on to the merchant. Issuing banks often use part of the interchange fee to issue rewards in the form of cash back or other card benefits to encourage the card holder to use the payment card. The rationale behind this pricing model is that merchants are perceived as less price elastic with respect to their decision to accept a certain payment method than consumers in their choice to use it (Baxter 1983, Rochet and Tirole 2003). 3

Empirical research suggests a positive relationship between card acceptance by merchants and card usage by consumers (see eg Arango, Huynh and Sabetti 2015, Bagnall, Bounie, Huynh, Kosse, Schmidt, Schuh and Stix 2016)Stavins 2001), a steering effect of prices and financial incentives on usage of payment instruments by consumers (Bolt, Jonker and van Renselaar 2010, Borzekowski, Kiser and Shaista 2008, Carbó-Valverde and Liñares-Zegarra 2011, Ching and Hayashi 2010) and the adoption of payment instruments by merchants (see eg Jonker 2011). The latter study also takes the role of competition among merchants into account. Merchants who face relatively strong competitive pressures are more likely to accept ‘expensive’ means of payments than other merchants; merchants who face relatively little competition are more likely to impose surcharges on customers for the acceptance of ‘expensive’ card payments than merchants who face moderate competition.

From 2005 on, interchange fees have become controversial and subject of regulatory and antitrust investigations, in Australia, the US, the UK, in the EU, and other countries. Competition authorities worldwide assessed the usage of interchange fees as anti-competitive behavior by card payment schemes and introduced regulation for interchange fee levels. For instance, the European Commission came up with the Interchange Fee Regulation for Card-based payments (2015/751), which entered into effect on June 2015, based on the Merchants ’Indifference Test between cash and card payments developed by (Rochet and Tirole 2011). Card companies, especially those operating in a duopoly market, raised interchange fees for card payments to attract issuers to their card platform, and to encourage their customers to use the card. Sometimes this resulted in negative transaction fees for card holders (cash back). By doing so they could increase card payment volume. One of the reasons why interchange fees could become so high is because of competition among merchants for customers. Merchants may feel obliged to accept card payments, because they may lose card-preferring customers to competitors if they do not accept card payments (Rochet and Tirole 2002). This is known as the ‘must take card’ concern (Vickers 2005). For an overview of the literature on interchange fees in card payments, see eg Borestam and Schmiedel (2011).

Competition between payment networks tends to reduce interchange fees as it increases merchants’ price elasticity of demand for the services from each network (Rochet and Tirole 2003). This imposes some limitations on the market power of a network, but nevertheless, the combination of huge economies of scale and scope in retail payments in combination with strong network effects has driven market concentration in payments (Kokkola 2010).

Other important factors explaining the adoption and usage of retail payment instruments are ease of use (see eg Arango and Taylor 2009, Jonker 2007), record keeping/budgeting (eg Fusaro 2013, Hernandez, Jonker and Kosse 2017, Schuh and Stavins 2016, von Kalckreuth, Schmidt and Stix 2014), safety (eg Bagnall et al 2016, Kosse 2013a, Kosse 2013b, van der Cruijsen and Plooij 2018), and transaction speed of payment instruments (van der Cruijsen and Plooij 2018). Social norms have also been found to have a role, ie people’s choice of payment instrument in a specific situation depends on how other people pay in a similar situation (van der Cruijsen and Knoben 2021).

2.2 Financial technology and payments

There are different ways of categorising financial technology-based innovations in payments (see Figure 1). One is to consider the nature of the transaction by which a payment is made (Bech and Garratt 2017, Duffie 2019). This can be token-based and involve the direct transfer of a token, such as a stablecoin or another cryptoasset, from the payer to the payee. Alternatively, payments can be account-based, where the party making the payment directly or indirectly transfers a claim on a bank or other financial institution to the recipient of the payment. Payment technologies involving cryptoassets are often designed to work outside of the traditional payment system although, as we will discuss below, these assets have so far not gained widespread acceptance and usage as a means of payment.

Account-based payments products can further be classified as bank-account or non-bank account-based payments. The bank-account based services can subsequently be divided in private and public services. Some fintech payment services have been introduced by public authorities. Examples include Mexico's CoDi and Brazil’s Pix, 4 which are available to payers and payees through local banks. Other authorities are piloting account-based central bank digital currencies (CBDC), like the e-CNY in some Chinese provinces and JAM-DEX in Jamaica.5 6 Networks of banks or private payment service providers have similarly introduced account-based fintech payments such as Swish in Sweden, Zelle in the US, and Beem It in Australia. In other cases, financial technology-based firms or big techs have introduced payments services that are independent of bank accounts, including M-Pesa (operating mostly in Africa), mKesh (operating in Mozambique), AliPay (from Alibaba in China) and MercadoPago (from Mercado Libre in Latin America). Furthermore, there are also services, such as Apple Pay and Google Pay (both worldwide), which are not independent from bank accounts and may not be considered as payment services, but rather as pass-through wallet services.

Whereas some firms offer payment services directly to end-users, other financial technologybased firms form partnerships with incumbent banks or payment providers, offer services such as payment processing of payments or help them with the digitalisation of payment services. Yet others essentially act as intermediary between consumers and merchants and take care of the acceptance of payments and their deposit in bank accounts. Fintech-based firms operating as an intermediary in this area compete for a share of the fees traditionally captured by banks or card networks. Their main business is payments. In contrast, fintech-based firms that run social media or ecommerce platforms and process the payments made on their platforms independently of banks, are engaged in a form of competition that could challenge the market power of existing payment networks. Banks who are affiliated with these networks in their role as issuer or acquirer may lose part of their fee income because of this competition (Brits et al 2021).

The literature suggests that the evolution of fintech-based payment services and their relationship with incumbent banks and payment firms has been driven by the market environment perhaps more so than by the nature of technology. Several papers have found that an unmet demand for electronic payment services is an important factor driving the adoption of fintech-based payment services (Frost et al 2019, Lashitew, van Tulder and Liasse 2019, Soutter, Ferguson and Neubert 2019). For example, Soutter et al (2019) point out that M-Pesa, which has flourished in several African countries including Kenya where bank penetration is low, failed to take off in South Africa where 80 percent of the population has a formal payment account. As such, fintech-payments help enhance financial inclusion among unbanked or underbanked people and small and medium enterprises (SMEs) (BIS 2019, Jonker and Kosse 2022). 7 The existence of unmet demand is typically not sufficient for fintech payment services to emerge and researchers point to several other factors that are conducive to their development including the characteristics of regulation, public infrastructure, mobile phone penetration, and the cost and availability of alternative payment technologies.

4 CoDi and Pix are fast retail payment systems that allow users to execute and finalise payments in real time and are available 24/7, through a platform operated by the respective central banks.

5 A CBDC is defined as central bank-issued digital money denominated in the national unit of account, and it represents a liability of the central bank. We can distinguish between retail CBDC and wholesale CBDC. CBDCs that are intended for storing value and making payments by citizens and businesses are referred to as a “general purpose” or “retail” CBDC Retail CBDC represents a direct claim on a central bank rather than the liability of a private financial institution. Wholesale CBDC is intended to be used by financial institutions, and is similar to today’s central bank reserves and settlement accounts in that it is intended for the settlement of large interbank payments or to provide central bank money to settle transactions of digital tokenized financial assets in new infrastructures (Bech, Hancock, Rice and Wadsworth 2020). There is discussion about the desirability of the usage of CBDC for saving or investment purposes, because of possible adverse effects on bank funding and financial stability, see eg Bank for International Settlements (2020), and European Central Bank (2022a). Especially in developed countries CBDCs designs are being considered that would limit CBDCs suitability as a large-scale store of value).

6 As with physical cash, CBDC is a form of public money ie money issued and backed by the state (ie the government and the central bank). Private money refers to money issued by private parties, such as bank deposits and e-money. These private money forms are not backed by the state, but by the parties that issued them. Holdings in public money and regulated traditional forms of private money (bank deposits and e-money) are in fiat sovereign currencies.

7 With global investments increased by 91 percent from 9 billion USD in 2010 to 98 billion USD in 2021, Fintech firms have closed the gap with traditional banks as prominent payment service providers in financial markets, see Statista (2022).

Regulation

Regulators in several jurisdictions, like the EU, have implemented rules specifically aimed at promoting competition and innovation in payments. For example, a series of EU rules opened the market to nonbank payment service providers and required that banks provide licensed service providers with access to account information if authorized by account holders. 8 Thus far, hundreds of fintech companies and many big tech companies have received a license to provide specific e-money or payment services in the EU.9

Similar regulatory frameworks are being implemented in Australia, Japan, and the UK as well as in emerging market countries like Brazil, India and Indonesia, where banking regulators are issuing licences to new payment institutions. In other jurisdictions like the US and Switzerland, there is a market-led approach as banks recognise the potential of API-based collaboration and, even without regulatory enforcement, create their own data sharing rules. OECD (2023) cites survey evidence that data sharing enhances competition in payments, including by facilitating entry and the introduction of new business models.

While rules that promote the entry of non-bank payment service providers have facilitated competition in some jurisdictions, Frost et al (2019) find that less stringent regulation and a lack of competition from incumbents can facilitate the entry of big tech firms in finance. In their study of digital payments in Africa, Soutter et al (2019) argue that in addition to low bank penetration a light, sandbox like regulatory approach enabled M-Pesa to flourish in Kenya. Lashitew et al (2019) also note Kenyan regulation facilitated the growth of M-Pesa in the early stages of product development. Hence, both the extent and the nature of regulation matter for the development of fintech-based financial services.

Public infrastructure

Traditionally, many central banks have provided wholesale payment services that facilitate the settlement of electronic payments between financial institutions. Recently some central banks have also sought to facilitate retail payments to settle electronic payments between payers and payees and to leverage technology for near-instantaneous transfers. Examples include CoDi in Mexico and Pix in Brazil. Duarte et al (2022) analyse the rapid growth of Pix to identify the factors driving the adoption of fast public payment infrastructure. The first factor was that adoption of Pix was mandatory for large financial and payment institutions (above 500k accounts). This kick-started network effects and encouraged small institutions to participate in Pix even though this was not mandatory for them. The second factor is that the central bank used its dual role as infrastructure provider and rule setter to create an open and interoperable payment system, including through open APIs that facilitate integration into existing applications in financial institutions. This is in contrast to some private payment service providers in Brazil, who, according to Duarte et al (2022) sought to introduce a closed-loop system that required payer and payee to be part of the same network as traditional card schemes

8 This includes the e-money directive (2000/46/EC), which regulated market access for issuers of electronic money, and the 2007 Payment Services Directive (EU 2007/64/EC PSD), which established the concept of nonbank ‘payment institutions’, licensed non-bank firms that could provide several payment services across the EU under a lighter regulatory regime than banks. In 2015, the revised Payment Services Directive (EU) 2015/2366/EC (PSD 2), further opened retail payments markets to two types of third-party service providers (TPSPs). PSD2 obliges banks to give these licensed TPSPs access to bank customers’ payment account (after their explicit consent), in order provide them with account information services or payment initiation services. 9 These payment service providers are listed in the European Banking Authority (EBA)’s Register of payment and electronic money institutions under PSD2 | European Banking Authority (europa.eu).

Legacy payment systems

Traditional banks and networks have legacy payment systems that were developed decades ago, (see eg Megargel, Shankararaman and Fan 2018, Stulz 2019). Implementing new services on top of these systems may be challenging, because there may be shortages of staff with the necessary IT skills to update legacy systems and develop new digital payment services (European Banking Authority 2018, Kornelakis, Kirov and Thill 2022). In developed countries, banks have therefore often worked together with fintech-based firms to modernise their payment systems and data storage systems and develop new digital (payment) services to anticipate (young and tech-savvy) bank customers’ needs and expectations (Brits et al 2021). Examples of new digital payment services include mobile payment apps for point-of-sale payments, online payments and request to pay apps for peer-to-peer-payments. In addition, the challenges of modernizing bank technology enable fintech and big tech companies to compete with banks for offering payment services. Some of them also provide ancillary financial services, such as securities/investment services, insurances and credit lines.

Big techs and mobile phone networks

In countries with limited public or private payment infrastructure, or low penetration of bank accounts, operators of non-financial networks may have a competitive advantage in the introduction of new payment services. Arner, Auer and Frost (2020) find that especially in emerging economies, fintech and big tech companies are benefiting from the high share of consumers with mobile phones, which often exceeds those with payment accounts or credit cards, facilitating access to financial services to previously underbanked/unbanked people and SMEs. Others discuss how the introduction of smartphones and (mobile) broadband internet helped fintech and big tech firms reduce price, improve quality, and thus expand payment services (see eg Brits et al 2021, Financial Stability Board 2022, Philippon 2020).

An example is the mobile-based payment service M-Pesa in Kenya, operated by the telecom company Safaricom, in association with Vodafone. Suri and Jack (2016) claim that access to M-Pesa increased per capita consumption levels and lifted 2% of Kenyan households out of poverty. Like M-Pesa and Vodafone, big tech firms in other emerging markets have developed payments infrastructure independently from the core financial system. Examples include Ant Financial’s Alipay, Tencent’s WeChat Pay, and Mercado Libre’s MercadoPago. Firms like Google, Apple, Amazon, and Samsung have also introduced wallet based pass-through services that are integrated with their core products, although these tend to rely on existing payment rails and collaborate with incumbent banks. At the same time, these big tech companies compete with incumbent banks in the front-end of the retail payment market for customers and they may have an advantage where incumbent banks face difficulties meeting the digital demand of young customers.

Beyond evidence on entry, data on market structure is somewhat limited. However, Financial Stability Board (2022) uses the monthly downloads of retail payment apps offered by big techs, FinTechbased firms and incumbent financial institutions to construct a Herfindahl-Hirschman Index (HHI). It turns out that in advanced economies, the HHI of payment app downloads had been falling just before the beginning of the Covid-19-pandemic, ie market concentration decreased at that point in time. But then the HHI slightly increased during 2020 and 2021 (ie market concentration increased). This was mainly due to a growing number of downloads of payment apps from big techs, although the number of payment app downloads of some larger FinTech-based firms and incumbent banks that had invested in digitalization also rose. Furthermore, the HHI is much higher in emerging and developing economies, where big techs have a much larger market share. Financial Stability Board (2022) concludes that the entrance of big techs and FinTech-based firms may add to diversity in the financial sector, but also signals that the increasing market share of the larger players could lead to greater concentration in some markets and other risks related to banking as a service.

Shortages in cash services

Physical cash shortages (in part caused by banks’ shrinking of physical branch networks and ATM points) have the potential to boost digital payment adoption, and thus improve FinTech-based firms positioning in the competitive landscape. Using unexpected / unanticipated cash shortages can be a good empirical identification strategy to properly measure the effect on competition from payment digitalization.

Crouzet et al (2023) use the 2016 India’s demonetization to study the use of mobile payments provided by a fintech. They find that individuals more exposed to the demonetization shock10 had a higher and persistent increase in both their usage and adoption of fintech mobile payment services in response to the temporary cash shortage. In the two months following demonetization, the growth rate of debit card transactions provided by incumbent banks also increased substantially, but later returned to the preshock levels. Unlike the uptake of the electronic wallet from FinTech-based firms, this was driven by the intensive margin, ie, there was an increase in the number of debit card transactions, but not in the number of households newly adopting debit cards. Therefore, in the long run, the demonetization shock was comparatively more beneficial to fintech-based payment services than to incumbent banks.

Mariani et al (2023) analyse temporary cash shortage shocks in Brazil caused by hit and run attacks to bank branches. After an attack, the usage of non-cash payments methods increased in affected municipalities when compared with matched unaffected municipalities, and this was especially strong for Pix, a type of instantaneous payment transaction. When analysing the intensity of the effects by type of institution, the authors suggest a stronger increase of Pix transactions provided by FinTech-based firms and digital banks, when compared to traditional banks.

Both studies shed light on the competitive advantages of FinTech-based firms when physical money is or becomes scarce. They may also indicate that as the non-cash payments trend intensifies, FinTech-based firms will gain further competitive strength, especially if incumbent banks are not able to meet the digital demand of their customers.

Crypto and token-based payments

The rapid growth in the market capitalization of cryptoassets has raised concerns about (potential) linkages with the regulated financial system (eg the use of safe assets to back stablecoins, the impact of cryptoasset prices on borrower creditworthiness, the traceability of payments). However, regulators have taken very different approaches to cryptoassets, ranging from outright prohibition to the adoption of cryptoassets as an official means of payment.

Notwithstanding the different approaches, the empirical literature provides some insight into the adoption of cryptoassets as a medium of exchange by households and businesses. Thus far the adoption rate of privately issued cryptoassets by households in North America and Europe is relatively low. It ranges between 1 and 8 percent, as can be seen, for instance, in Henry, Huynh and Nicholls (2018) for Canada, Jonker (2019) for the Netherlands, Bagnall et al (2016) for the US, and more recently European Central Bank (2022b) for the euro area. European Central Bank (2022b) shows that most of the households in the euro area who hold cryptoassets rarely use them for making payments, but rather as an investment vehicle. According to Graf von Luckner, Reinhart and Rogoff (2021) at least 7 percent of the bitcoin transactions reflect domestic and international payments.

The impact of cryptoassets on the retail payment market in EMDE countries seems to be different from their impact in advanced economies. According to the Statista Global Consumer Survey (2023) covering 56 countries worldwide, cryptoasset adoption rates in some African, Asian and South American countries are rather high and steadily rising. The following countries had crypto adoption rates above 20 percent in 2022: Nigeria (45 percent), Thailand (44 percent), Turkey (40 percent), Argentina (35 percent),

10 The exposition to the demonetization is measured by the importance of chest banks – local bank branches in charge of the distribution of new currency – in the district.

United Arab Emirates (34 percent), the Philippines (29 percent), Vietnam (27 percent), India (25 percent), Singapore (25 percent), Brazil (24 percent) and South Africa (24 percent). Shahzad, Xiu, Wang and Shahbaz (2018) study the adoption of cryptoassets among the people of mainland China and find that awareness, perceived trustworthiness of cryptoassets, perceived usefulness and perceived ease of use may drive consumers’ intention to use Bitcoin. Saiedi, Broström and Ruiz (2021) document that perceived failings of the traditional financial system – reflected by low trust in banks and the financial system and high inflationas well as their usage in illicit trade contribute to the adoption of cryptoassets. This corresponds with results by Alnasaa, Gueorguiev, Honda, Imamoglu, Mauro, Primus and Rozhkov (2022) who find that the usage of cryptoassets is significantly higher in countries with more intense capital controls and higher perceptions of corruption.

An often-mentioned barrier of privately issued cryptoassets as a means of payment concerns the volatility of its exchange rate vis-à-vis regular national currencies. According to Bolt and Van Oordt (2020) the exchange rate of cryptoassets is determined by three components, ie 1) the current value of transactions in cryptoassets which absorb part of the exchange rate risk, 2) the decisions and expectations of forward-looking investors to buy cryptoassets (thereby effectively regulating its supply) and 3) the factors that jointly drive future consumer adoption and merchant acceptance of cryptoassets. Once a privately issued cryptoasset becomes more established as a means of payment, its exchange rate will become less sensitive to speculation. Bolt and Van Oordt (2020) conclude that once this takes place the exchange rate will not act as a barrier for widespread use of cryptoassets as a medium of exchange any longer.

Gorton, Ross and Ross (2022) are less optimistic. They draw parallels between privately issued monies by banks in the US between the 1830s-1860s (Free Banking Era) and privately issued stablecoins by fintech-based firms during the 2020s. They conclude, as with private monies in the 19th century, stablecoins cannot be considered as money and used as a medium of exchange because they are not always accepted at par and because they are subject to runs.11 They also show that individual stablecoins have not differentiated themselves from other stablecoins. The market essentially views stablecoins as a single coin, making them more vulnerable to runs since all stablecoins face large volume drops during stress. The authors conclude that, analogously to privately issued banknotes before them, stablecoins are not likely to become a widely used medium of exchange. Following their line of reasoning, it seems unlikely that the issuance of stablecoins and other cryptoassets will increase competition in the retail payments market, at least in the short run.

Some studies focus on the drivers of crypto adoption by merchants. Using a large representative sample of retailers active in Dutch e-commerce, Jonker (2019) finds that acceptance of cryptoassets as a means of payment is modest (2 percent). Lack of consumer demand for cryptoassets as a medium of exchange acts as a serious barrier for merchant acceptance. Other factors that influence merchant adoption intention include perceived net transactional benefits relative to other mediums of exchange and perceived accessibility of accepting cryptoassets. The Dutch findings also point at an important role of FinTech-based firms in facilitating competition and innovation in payments: they act as intermediaries in e-commerce between consumers and merchants, and by providing privately issued money (eg Bitcoin) as a possible means of payment, they increase the accessibility of these new ways of paying to large groups of consumers and merchants.

Overall, we conclude that thus far, cryptoassets are hardly used for retail payments in advanced economies in Europe and North America and neither altered competition in the retail payments market nor had an impact on banks’ position in it. It remains to be seen whether this changes in case cryptoasset regulations become applicable. This may be different for emerging and developing economies, as the usage of cryptoassets for payments is larger in countries with high inflation or low trust in the government (Alnasaa et al 2022, Saiedi et al 2021). It is yet to be shown whether cryptoassets will act as a complement

11 Aldasoro, Mehrling and Neilson (2023) and Garratt and Shin (2023) are also sceptical of stablecoins to maintain their peg

to bank-provided payment instruments and saving accounts, or as a substitute. In the latter case, big techs and FinTech-based firms issuing cryptoassets could increase competition and may be challenging banks.

Central banks are also engaged with the development of digital currencies. The issuance of digital currencies by central banks, next to cash, has become a mainstream policy issue. According to a BIS survey carried out in 2021 among 81 central banks, 90 percent of them are actively engaged in some form of work on CBDC, and 26 percent of them are in advanced stages of exploring CBDC (Kosse and Mattei 2022). Most central banks work on retail CBDC, but some of them also on wholesale CBDC (Payments Canada 2022). Many central banks want to co-operate with the private sector, for instance for distributing CBDC (indirectly) to the public via trusted private sector intermediaries (two-tier model). Most central banks also explore interoperability with existing retail payment systems. For both central banks in advanced economies and in emerging and developing economies improving domestic payment efficiency, payments safety and financial stability are motivations to work on CBDC, but for central banks in the latter group financial-inclusion related motivations are also important, as well as improving the efficiency of crossborder payments.

As only a few central banks have so far launched a retail CBDC for usage, it is hard to draw any conclusions yet about the possible impact on competition in retail payments markets. It may also differ by jurisdiction, depending on the design choices made by central banks and the governments. Overall, it seems unlikely that central banks intend to compete with incumbent banks in the retail payments market, as they expressed the intention to use intermediaries for the distribution of CBDC to the public (see eg Bank of England 2023, European Central Bank 2022a). However, their choice for intermediaries may affect competition and have an impact on incumbent banks’ position in the retail payments market. If central banks (also) choose FinTech-based firms and big techs to distribute CBDC to the public, competition in the retail payments market may increase, resulting in declining revenues and market share of incumbent banks. To what extent CBDC may influence competition in retail payments may also depend on the amount of CBDC in circulation (Burlon, Montes-Galdon, Munoz and Smets 2022) and whether NCBs will apply a remuneration policy (Bijlsma, van der Cruijsen, Jonker and Reijerink 2021). Several central banks and public authorities have expressed that they intend to minimize the impact of the introduction of CBDCs to financial intermediation and that they want to prevent an outflow of bank deposits to CBDC by imposing limits to CBDC holdings and by not paying interest on CBDC holdings (see Bank of England 2023, European Central Bank 2021, International Monetary Fund 2022). Regarding wholesale CBDC, central banks wish to explore the possibilities of CBDC as a way to increase efficiency of cross-border payments which are currently time-consuming and expensive for end-users and reduce risks as well in case of delivery vs payment solutions for DLT based securities settlement transactions. In that sense, the introduction of wholesale CBDC may increase competition in the market for cross-border payments and put downward pressure on banks’ revenues on cross-border payments.

2.3 Concluding remarks and thoughts for future research

This chapter documents a large and increasingly prominent role for FinTech-based firms and big techs in the field of account-based payments in the past few decades. The way these (global) players have been acting is twofold. On the one hand they cooperate with - or even work for - more traditional, incumbent banks and other well established financial institutions (eg by forming partnerships with them). On the other hand, they also engaged in tough competition with these more conventional long-standing institutions, mostly through price incentives, easier and more user-friendly provision of digital mobile payment apps. It is difficult to assess whether these new companies have been more complementary or have been acting more as a substitute with respect to banks in the payment landscape. The outcome seems to differ by geographical region, with FinTech-based firms and big techs providing payment services complementary to the ones offered by banks in EMDE economies, while in advanced economies their payment services may also act as a substitute and compete with the payment services provided by banks. However, it is hard to draw firm conclusions on the precise nature of the impact of big tech and fintech on competition and on banks’ position in retail payments, due to lack of data on the absolute and relative usage of payment instruments provided by different types of payment service providers.

Research on the impact of fintech on competition in retail payments could be extended in several directions. International consumer surveys on consumers’ usage of payment instruments provided by banks, FinTech-based firms and big techs and may shed light on the extent to which big tech and fintech affect competition in retail payments. Furthermore, close monitoring of the adoption of cryptoassets and stablecoins as well as their usage in making payments is also a natural step for future research. In this way it would be possible to assess whether it will remain a niche product or become more mainstream. In addition, the impact that CBDCs have on the role of banks, FinTech-based firms and big techs in payments needs to be investigated more in depth. In particular, the way central banks bring CBDC to the market, could play an important role for that impact. Finally, the value of information derived from payment transactions in other product markets, such as lending, is also worth further analysis.

3 Lending

The rapid growth of FinTech companies has significantly altered the lending landscape, presenting both challenges and opportunities for traditional banks. This section reviews the literature on the competition between banks and fintech lenders, focusing on markets for personal loans, small business loans and mortgages. It explores the factors driving competition, such as innovation, regulatory environment, changing consumer preferences and globalization, while also examining the strategies employed by both parties, including digital transformation, partnerships, and the development of tailored lending products.

There is a large literature on competition and asymmetric information in lending that helps inform research on financial technology and lending (Petersen and Rajan 1994, Sharpe 1990, von Thadden 2004). The literature investigates both the extent to which informed lenders exploit their market power (Rajan 1992) and how information asymmetries affect competition between lenders. For example, Dell'Ariccia et al (1999) focus on the possibility that the presence of well-informed lenders could inhibit market entry and Boot and Thakor (2000) study competition between relationship-based and transaction-based lending models. Other papers investigate whether competition reduces information production and market efficiency (Hauswald and Marquez 2006).

3.1 Personal and small business loans

An increasing number of FinTech companies explore opportunities in personal loans and small business lending. Traditional banks primarily serve to collect, distil, and transmit information (Holmstrom and Tirole 1997). Uninformed savers deposit funds with banks to earn interest, and banks subsequently lend to borrowers, including firms and households. Generally, FinTech lending can be classified into marketplace lending, in which FinTech-based firms act as a platform between investors and borrowers, and balance sheet lending, in which FinTech-based firms pool funds and make loans on the investors’ behalf (Berg et al 2022). Most FinTech lenders do not take deposits. This raises their cost of funding relative to deposittaking banks, but also tends to reduce regulatory burdens; a significant objective of banking regulation is to limit conflicts of interest between bank managers and uninformed depositors (Laeven and Levine 2009).

Banks typically combine hard information, such as credit scores, income, and educational background, with soft information obtained through broader relationships with borrowers. By offering multiple services, including deposits and payment services (Parlour et al 2022), banks can access a wealth of proprietary data to inform lending decisions and enhance credit scoring models. This information advantage partly explains why banks serve as a crucial financing source for small businesses, which are often opaque and information-sensitive. Banks have been avid investors in IT to enhance their ability to exploit data (Ahnert, Doerr, Pierri and Timmer 2022, He et al 2022). Still, a perceived advantage of FinTech companies is that they can use advanced technology to gather and analyse both soft and hard data from non-traditional sources to overcome their informational deficit. An increasing number of studies investigates the extent to which FinTech services act as substitutes or complements to bank lending.

One area of research investigates the effects of data sharing policies on competition between banks and FinTech lenders. Nam (2022) provides evidence for Germany that open banking, a policy facilitating easier access to banks' data for FinTech companies, fosters financial inclusion by improving access to credit for riskier borrowers. He, Huang and Zhou (2023) develop a theoretical model to analyse the welfare consequences of open banking when FinTech lenders have superior personal data screening technology but inferior data access. Their findings indicate that open banking can result in both increased and decreased competition in lending markets, depending on FinTech lenders' screening abilities and consumers’ privacy preferences. Babina et al (2022) provide empirical evidence that open banking can stimulate FinTech venture capital investments, increasing competitive pressure on banks. However, open banking may also discourage banks' data production, leading to potential negative welfare consequences. Doerr et al (2022) study the California Consumer Privacy Act privacy regulation designed to enhance consumer confidence in data security. These rules increase users' willingness to share data, particularly with FinTech-based firms that have no established relationship with consumers. This leads to a surge in loan applications with FinTech-based firms, allowing them to offer more attractive rates through improved credit scoring. These results suggest that privacy regulation granting users control over their data can improve welfare in credit markets and spur the growth of FinTech-based firms, which can enhance financial inclusion, but also increase competition for banks.

Related research explores how FinTech lenders can use payment data from other services to overcome their informational disadvantage and inform lending decisions. (Ghosh et al 2021) demonstrate that Indian FinTech lenders use payment data to obtain information about potential borrowers, compensating for the lack of existing lending relationships. Firms using cashless payments (ie producing information that FinTech-based firms can access) are more likely to receive loans at lower rates, especially those with higher credit quality. Firms that are more creditworthy therefore opt for cashless payments to benefit from cheaper FinTech loans, potentially leaving banks with a less desirable pool of clients. Parlour et al (2022) develop a theoretical model showing that FinTech competition for payments can disrupt information spillovers from banks' payment services to their lending services. This affects the market for loans and, in the model, produces ambiguous welfare outcomes.

Another strand of research highlights that FinTech platforms obtain a competitive advantage due to their diminished regulatory burden. Beaumont et al (2022) analyse French administrative data on small business lending, revealing that SMEs without tangible assets often opt for unsecured FinTech loans (beyond traditional regulatory frameworks) to procure assets, which they subsequently pledge as collateral to banks for obtaining conventional (collateralized) loans. Throughout the relatively stable period examined (2014-2019), acquiring a FinTech loan correlated with a higher default risk for borrowers possessing high ex-ante credit risk, yet it did not impact those with low ex-ante credit risk. Considering the post-financial crisis tightening of banking regulations (eg Basel III), FinTech lenders seem to complement banks by offering unsecured credit to SMEs. This observation is supported by similar conclusions drawn by Cornelli, Frost, Gambacorta and Jagtiani (2022b) for small businesses in the US; and by (Ornelas and Pecora 2022), who show that in Brazil online peer-to-peer lenders focus on smaller and riskier firms already served by banks. Relatedly, Gopal and Schnabl (2020) show that in the aftermath of the 2008 financial crisis, FinTech lenders offset some of the reduction in bank lending to small businesses that happened due to tightened regulation (see Eca et al 2022 who find a similar pattern of lending substitution). de Roure, Pelizzon and Thakor (2021) show that P2P lenders are bottom fishing (ie serve riskier clients), especially when regulatory shocks create a competitive disadvantage for some banks.

Other studies investigate the nature of FinTech lenders’ advantages in information processing and analysis. Balyuk and Davydenko (2023) provide results that are consistent with the notion that fintech lenders are good at processing hard information, rather than from an ability to turn soft information into “hard” data informing credit decisions. Di Maggio and Yao (2020) used data on unsecured personal loans by FinTech and traditional lenders to show that FinTech lenders initially targeted less creditworthy borrowers but expanded their market share over time by serving better borrowers. FinTech lenders primarily based their loan decisions on hard information, tending to lend to borrowers who already had access to other credit sources. Borrowers utilized FinTech loans for debt consolidation and increased consumption, resulting in higher default rates for FinTech loans compared to traditional loans, particularly among borrowers with low credit quality. The implications for banks remain unclear. If risky borrowers use FinTech loans to repay credit card debt, they reduce banks' income but also lower the risk of banks’ loan portfolio. Generally, to what extent FinTech-based firms and banks are substitutes or complements can vary by context. For example, for Kenya, Suri, Bharadwaj and Jack (2021) show that the rapid uptake of digital loans did not replace credit by banks.

In addition to FinTech lenders, big techs – large technology companies primarily focused on digital services – are entering the lending business, potentially causing significant shifts in competition. big tech firms often possess exclusive access to customer data from their telecommunications, ecommerce, or payment operations. Combined with machine learning methods, such big data can be utilized to assess borrowers' creditworthiness, which has been shown to outperform credit bureau data (Frost et al 2019). Gambacorta, Huang, Li, Qiu and Chen (2022) argue that improved credit scoring allows Chinese big techs to forgo the need for collateral in lending decisions, making big tech credit less susceptible to house price fluctuations. However, Liu, Lu and xiong (2022) caution that the difference in behaviour could be explained by big tech lenders offering smaller loans at higher rates, addressing borrowers' short-term liquidity needs rather than long-term financing requirements. In the Chinese context, Hau, Huang, Lin, Shan, Sheng and Wei (2021) emphasize that big techs help mitigate financial frictions for online vendors located near state-owned banks and that big tech loans contribute to shortterm sales growth for vendors. Hau et al (2021) demonstrate that big tech credit reduces firms' sales volatility following credit approval by enabling vendors to increase advertising expenses and to introduce new products. In conclusion, the literature suggests that big techs primarily compete with banks through better technology, privileged access to information through interactions with potential borrowers on the big tech platform and can enhance access to financial services.

Within the area if personal lending, so-called "Buy Now, Pay Later" (BNPL) services have received attention by both researchers and policy makers. BNPL offers an alternative to conventional credit products that is experiencing rapid growth globally (Cornelli, Gambacorta and Pancotto 2023). BNPL services are favoured by younger, less financially-mature demographics, as well as those with limited access to traditional banking services (Lusardi and Mitchell 2023), high debt levels, or with low credit scores (Consumer Financial Protection Bureau 2023). Traditional banks have incorporated BNPL services, albeit with different strategic approaches, considering their established customer base and regulatory constraints. The regulatory environment for BNPL is in flux, with countries adopting varied stances, from stringent credit law inclusion to self-regulation (Adams, Hermalin and Weisbach 2010, Consumer Financial Protection Bureau 2022, Consumer Financial Protection Bureau 2023, European Council 2023, Financial Consumer Agency of Canada 2021, HM Treasury 2023, Reserve Bank of India 2022, Singapore 2022, Svahn 2023). Despite the growing popularity of BNPL schemes, these platforms confront notable challenges, including balancing profitability with high operational costs, and managing increased delinquency rates (Consumer Financial Protection Bureau 2022).

3.2 Mortgage lending

Studies on FinTech lending within the mortgage market have primarily focused on the United States, where FinTech-based firms play a significant role in mortgage origination. This can be attributed to the excellent data availability through the Home Mortgage Disclosure Act (HMDA) and the unique regulatory environment of the US residential mortgage market. The majority of mortgage loans in the US are insured directly by the government, either through the Federal Housing Administration (FHA) or Veterans Affairs (VA), or indirectly through government-sponsored enterprises (GSEs). This leads to a deep, liquid secondary market for mortgages and lowers the funding requirements for originators. Non-bank mortgage lenders in the US typically fund their originate-to-distribute business model with short-term warehouse lines of credit. This funding advantage, unique to US mortgage originators, has resulted in a strong FinTech lending presence in the country's mortgage market (Berg et al 2022), which underpins the subsequent US-centric FinTech mortgage research.

Current literature can be categorized into two areas. The first focuses on assessing the impact of new technologies on FinTech lenders and their customers. Fuster, Plosser, Schnabl and Vickery (2019) suggest that technological diffusion accelerates the mortgage origination process and reduces capacity constraints during peak demand periods. However, they find limited evidence that FinTech lending is more effective at allocating credit to constrained borrowers. Some studies emphasize the efficiency gains of adopting machine learning technology in credit screening for mortgage underwriting. Sadhwani et al (2020) demonstrate that many risk predictors have a highly nonlinear influence on borrower behaviour events that traditional statistical models fail to capture. They propose a deep neural network model, which they argue can significantly improve the accuracy of loan- and pool-level risk forecasts, mortgage trading strategies, and Mortgage-Backed Securities (MBS) valuation and hedging. Fuster et al (2022) use a theoretical framework to show that machine learning models predict defaults more accurately than simpler traditional models. Yet they also find that the benefits of improved technology can be unevenly distributed across categories like race, age or gender.

The second research area focuses on evaluating the impact of FinTech-based firms on their main competitors: traditional banks. Fuster et al (2019) suggest that the shift to online lending presents particular challenges for smaller lenders, given the economies of scale associated with developing and maintaining an online lending platform. Buchak et al (2018) test two competing hypotheses to explain the decline in traditional banking: increased regulatory burden on traditional banks and disruptive technology. They find that increasing regulatory burden accounts for about 60% of shadow bank growth during the 2008–2015 period, while advancements in online lending technology account for another 30%, and the remainder comes from other sources. Jiang (2023) examines the relationship between shadow banks and their upstream lenders of warehouse lines of credit, showing that shadow banks are primarily funded by traditional depository banks that originate the same types of loans in the same regions. The author argues that banks' upstream market power significantly reduces mortgage lending volume and consumer surplus, with these costs largely borne by consumers in more concentrated markets. This implies that shadow bank competition is least beneficial to consumers who need it most. Both Buchak et al (2018) and Jiang (2023) highlight the influence of regulatory interventions on downstream lending competition. For instance, Jiang (2023) suggests that a faster GSE loan purchase program would reduce shadow banks' reliance on their competitors, which could increase downstream competition and benefit consumers.

3.3 Taking stock

Overall, the question of how the rise of FinTech lenders affects traditional banks’ lending business remains open. FinTech companies may have a competitive edge over traditional banks due to lower regulatory requirements. Technological advancements also play a role, as FinTech companies leverage alternative data sources and adopt machine learning techniques to speed up the credit decision process and enhance their screening capabilities. A number of studies find that increased competition from FinTech lenders negatively affects traditional banks, as they compete for the same customers. Yet other studies show that fintech lenders enable financial inclusion, serving individuals traditionally underserved by banks, or even facilitate borrowers’ access to bank credit. In general, the extent to which FinTech loans complement or substitute for bank credit depends on the respective market and geography under study.

4 Funding

4.1 Introduction

While many firms, including fintech-based ones, provide banking services, the term “bank” is generally reserved for institutions taking deposits. Banks benefit from their access to deposits, which tend to have a lower marginal cost than other sources of funding due to deposit insurance, or market power (Drechsler et al 2017, Egan, Lewellen and Sunderam 2021, Hannan and Berger 1991).

In this section, we consider how financial technology affects competition for deposits, including deposit-like products. We also discuss evidence on fintech-based firms’ access to short term loans, equity funding and off-balance sheet funding. The availability and cost of these types of funding may affect the competitive position of fintech-based firms in lending and other markets (Jiang 2023).

In the market for deposits, competition (or a lack of it) is reflected in banks’ ability to attract deposits at interest rates below their opportunity cost. Much of the literature on competition for deposits is therefore focusing on the level of deposit rates, the spread between deposit rates and a benchmark such as a central bank policy rate or short-term money market rates, or the extent to which banks pass on changes in a benchmark rate to consumers. For example, Hannan and Berger (1991) show that deposit rates are more rigid in concentrated markets. And although there has been debate about whether rates are stickier upwards than downwards (Gerlach, Mora and Uysal 2018, Neumark and Sharpe 1992), the link between higher market concentration and lower deposit rates is well-established (eg Drechsler et al 2017, Driscoll and Judson 2013). 12 Indeed, Craig and Dinger (2013) simply use bank deposit rates as a measure of competition.

Building on developments in the industrial organization literature, researchers have increasingly been using discrete choice models to study competition for deposits (eg Dick 2007, Egan, Hortacsu and Matvos 2017). These models accommodate the inclusion of features other than deposit rates that may affect consumer choice such as location or other services offered by a bank. Although discrete choice models do not rely on market concentration as a metric of market structure, model estimation requires a clear definition of markets and market shares (Berry, Levinsohn and Pakes 1995, Berry 1994), a potential limitation in markets with both physical and online offerings. However, Honka, Hortaçsu and Vitorino (2017) present an extension in which the “market” is defined by consumers’ awareness and consideration of individual banks, which can be a function of location, advertising or other factors.

In addition, researchers have found indirect evidence of deposit competition on banks. Humphrey and Pulley (1997) and Koch (2015) show that US banks became more efficient after the phase-out of the interest rate ceiling on savings- and small-time deposits under the Federal Reserve’s regulation Q.

Bank deposits also compete with deposit-like products such as money market funds (MMFs) and potentially stablecoins (Gorton and Zhang 2022). Mertens (2008) and more recently Xiao (2020) provide evidence that competition from MMFs contributes to the disintermediation of bank deposits in rising rate environments because MMFs pass through higher policy rates faster than banks.

4.2 Deposits

In most jurisdictions, deposit-taking is a regulated activity that requires a banking licence in line with BCBS principles for effective banking supervision. This has kept many fintech-based firms from offering deposits

12 Van Leuvensteijn, Sørensen, Bikker and van Rixtel (2013) find that higher competition among banks is associated with lower, instead of higher, deposit rates. However, their paper uses the Boone indicator to measure competition and does not distinguish between the level of competition in the loan- and deposit markets.

but incumbent banks have relied on technology to offer deposit services online. 13 New, fully licensed, online-only banks have been established and some fintech-based firms that were established as nonbanks subsequently sought a license or acquired a licensed bank to collect deposits (Zamil and Lawson 2022). S&P Global Analysis shows that even before the COVID pandemic growth in deposits of online banks in the United States outstripped growth in deposits of traditional banks.14 Online deposit-taking banks have also been successful in several European markets. In China and Hong Kong authorities have issued licenses to several online banks, including ones established by big-tech firms (Zamil and Lawson 2022). Analysing the impact of this growth on other banks can be challenging because online banks are not tied to a (local) market. Building on Honka et al (2017), Abrams (2019) proposes a discrete choice model in which consumers consider a subset of banks offering deposit services (“limited consideration”); online banks can increase the probability they are considered through advertising. Abrams analyses competition for deposits among banks with physical and online presence in the US. Results show that online banks have gained market power comparable to large mid-sized banks, thereby reducing the market power of other banks. Model simulations suggest that a big tech depository would further enhance competition for deposits (and thereby increase the welfare of consumers), under the assumption that the presence of such a depository would increase the share of consumers considering online banks.

More recently, Koont, Santos and Zingales (2023) show that the deposits of banks offering online services through a mobile app are more sensitive to changes in market interest rates. Hence, even though online deposit taking may economize on the cost of operating a branch, it may also reduce banks’ ability to acquire deposits at below-market rates.

Some banks have offered online deposits indirectly, through partnerships with fintech-based firms or have their products featured on product comparison websites. For example, a recent study from the Federal Reserve points out that community banks in the US are partnering with FinTech-based firms to explore online account opening tools or facilitate access to savings applications among other things (see Board of Governors Federal Reserve System 2021). An example for a product comparison website is the platform “Weltsparen” in Germany, where customers can contract fixed deposits with advantageous interest rates from banks all over Europe.15 The success of this fintech-based firm was based on the fact that interest rates in other European banks could be higher than in Germany, but European deposit insurance would still hold. While not formally studied by Abrams (2019), we can think of a comparison site as an application that increases competition by increasing the size of the consideration set for depositors.

4.3 Deposits versus deposit-like products

Some fintech-based firms have sought banking licenses to gain access to the market for (insured) deposits. Others have introduced products that are similar to deposits in terms of liquidity and stability of value even though they are not fully insured. For example, several papers analyse the introduction of a money market fund, Yu’ebao, by China’s Alipay in 2013 (eg, Buchak et al 2021, Zhu and Lu 2021). Yu’ebao enabled account holders to make instantaneous payments in cash or fund shares, both on and off Alipay’s platform. There are several things to note. First, Yu’ebao was integrated with Alipay’s payments network, and this arguably enabled Alipay to roll out Yu’ebao more quickly – showing once more that payments platforms can be a launching point for other fintech services. Second, the dynamics around the introduction of Yu’ebao and its impact on banks were remarkably similar to those around the introduction of money market funds in competition with deposits in the US. Yu’ebao was introduced in a regulatory environment

13 Separately, banks and regulators have been considering the possibility of tokenization of deposits. 14 See The Future Of Banking The Growth Of Technology | S&P Global (spglobal.com). S&P considers deposit growth between 2014 and 2018. 15 Weltsparen was first a fintech-based firm without a banking licence, but later obtained a banking license and changed its name to “raisin”. Raisin is now still offering deposits through the comparison platform, but expanded to offer other regulated banking services as well. In Germany it uses the old brand “Weltsparen” whereas in other countries it uses the new “raisin” brand

that included ceilings on deposit rates, limiting banks’ ability to compete on rates. Following the introduction of Yu’ebao, the most exposed banks experienced lower deposit growth than other banks, but they responded in large part by offering competing products or innovating in other ways (and, after ceilings were relaxed in 2015, by offering higher deposit rates Buchak et al 2021, Zhu and Lu 2021). Finally, although they don’t specifically analyse Yu’ebao and competing products, Hasan, Boreum and Li (2022) find that the introduction of fintech dulls the response of loan growth and real economic variables to monetary policy adoption in China. This is akin to Xiao (2020), who develops a model in which money market funds become more competitive with banks as interest rates rise. Xiao then shows that the transmission of monetary policy to rates offered by money market funds essentially limits the transmission to the dollar amount of credit.

Gorton and Zhang (2022) compare stablecoins to other forms of private money that have circulated in the past and argue that stablecoins have some features that are similar to both deposits and, in some designs, money market funds (see also Anadu, Azar, Cipriani, Eisenbach, Huang, Landoni, La Spada, Macchiavelli, Malfroy-Camine and Wang 2023). Unlike insured deposits and fiat currency, private money has generally failed to achieve or sustain “no-questions-asked” status, limiting their usefulness as a medium of exchange. Empirical evidence and theoretical arguments surrounding the stability of stablecoins suggest that (private) stablecoins are not currently a viable alternative for deposits (d'Avernas, Mauriny and Vandeweyer 2022, Gorton et al 2022). d'Avernas et al (2022) focus on algorithmic stablecoins, whose supply is governed by a smart contract that is designed to maintain a fixed exchange rate to a benchmark. They do not find a stable equilibrium that is robust to large negative demand shocks without collateralization. Asset-backed coins aim at overcoming this problem by creating price stability and trust trough their underlying assets. However, Gorton et al (2022) point to historical evidence on (uninsured) deposits and money-market funds to note that even asset-backed stablecoins will likely be subject to runs; they also argue that any run-proof scheme that involves backing stablecoins with a money-like safe asset is uneconomical.

Meanwhile, several central banks are discussing the introduction of retail CBDCs which would be guaranteed by the central bank exactly like fiat currency. Concerns have been raised that stablecoins or central bank digital currencies (CBDC) could affect banks’ funding cost by reducing consumers’ interest in bank deposits (Burlon et al 2022, Liao and Caramichael 2022). Several central banks are experimenting with CBDCs, but as discussed in the payments section, they are looking for modalities that would avoid disintermediation of depositories (Burlon et al 2022, Liao and Caramichael 2022)

4.4 Equity, wholesale and other borrowing, off-balance sheet funding

We have not come across evidence of a direct relationship between financial technology and competition for other sources of funding such as short-term borrowing, equity, or off-balance sheet funding. The availability and cost of these types of funding clearly have an impact on the competitiveness of banks, and especially non-banks that do not have access to deposits (Egan et al 2021, Jiang 2023). Without deposits, other types of funding, including off-balance sheet, become relatively more important (Figure 2).

Equity

As fintech-based startups need equity funding, several papers investigate the nature of venture capital (VC) investment in the sector. Cornelli et al (2021) and Haddad and Hornuf (2019) provide evidence that VC funding is more readily available in markets that are more developed across economic, financial and technological dimensions, even though fintech-based firms have been successful in less developed markets. Cornelli, Doerr, Gambacorta and Merrouche (2022a) additionally find evidence that firms participating in the UK’s regulatory sandbox for fintech firms gained better access to VC funding. This suggests that regulatory sandboxes, which have been introduced in more than 50 countries can provide investors with some certainty about regulatory treatment and the quality of firms admitted into the sandbox.

Venture funding is generally a temporary source of funding with investors seeking to exit via a public or private sale of a startup once it has reached a certain size. banks have steadily acquired fintech firms over the past decade; a concern that has been raised in other industries is that incumbents buy promising startups in order to pre-empt their growth into significant competitors (Cunningham et al 2021). However, Cornelli et al (2022a) find that fintech acquisitions are often motivated by banks’ desire to broaden or improve (online) services. There is insufficient evidence to determine if fintech acquisitions by incumbent banks have had a dampening effect on competition.

Short-term borrowing

With regard to short-term borrowing, Jiang (2023) shows that banks exercise market power over shadow banks (including fintech-based firms) that need lines of credit to warehouse newly originated mortgages before they are sold to investors. Banks use this market power to limit competition in markets where both the bank and the shadow bank borrower offer mortgages. Jiang suggests that banks’ market power could be constrained by speeding up the loan purchase process employed by the Freddy Mac and Fannie Mae and other US government sponsored enterprises (GSEs) that purchase mortgages.

While the total market capitalization of stablecoins remains modest for now, further growth could increase the demand for safe assets that back the stablecoins (Garratt et al 2022). This could affect the market for short term funding and the cost of holding safe assets for others, such as banks seeking to satisfy LCR requirements, but could also limit the viability of asset-backed stablecoins as they are more expensive to “produce” than insured deposits. Along similar lines, Barthelemy et al (2023) document a relationship between the issuance of commercial paper (CP) in US markets and the circulation of stablecoins that use CP as reserve assets. The authors do not find an impact on CP yields, but that impact may be felt in other markets.

Off-balance sheet funding

The work by Jiang cited above underscores the importance of off-balance sheet funding for loans originated by fintech-lenders without access to deposits. From a different perspective, several authors have investigated the evolving nature of off-balance sheet funding for marketplace lending. Vallée and Zeng (2019) focus on Lending Club, which started as a P2P lender, but increasingly sought to attract institutional investors. The authors develop a model to show that it can be in the platform’s interest to promote “passive” investing by reducing the amount of information available to sophisticated investors who could potentially outperform the portfolio. Focusing on Prosper, Balyuk and Davydenko (2023) document a similar transition from P2P to institutional funding and passive investing strategies. Along with Bertsch and Rosenvinge (2019), they also provide data showing that European lending platforms have moved to centralized screening and pricing and source most loan funding from institutional investors (this includes October in France, Bondora in Estonia, Linked Finance in Ireland, Funding Circle in the UK, and lenders in Sweden). Franks, Serrano-Velarde and Sussman (2020) dive deeper into Funding Circle and also argue that centralized loan screening was an efficient response to liquidity fluctuations associated with screening by investors.

4.5 Taking stock

The availability and cost of on- or off-balance sheet funding is an important driver of the competitiveness of fintech-based firms and business models. Similarly, licensed banks benefit from their ability to acquire deposits below cost. The evidence in this section shows that financial technology has limited banks’ market power in deposit taking both through the growth of online deposits and the introduction of deposit-like products by financial technology firms. Historical experience and research on stablecoins also suggest that there are limitations to the substitutability between deposits and deposit-like products. The evolution of funding models for fintech-lenders will likely depend on their market environment and, for some, a tradeoff between the cost of being a regulated bank and the benefit of having access to deposits.

5 Asset management and investment advice

5.1 Introduction

Asset management, brokerage, and investment advice are often part of the portfolio of services offered by banks and their affiliates, although this is an area where services from non-bank providers abound. These services have been subject of substantial innovation by both incumbents and new entrants. This has contributed to a democratization of access to investments and investment strategies (eg, through the introduction of exchange traded funds) and a reduction in the cost of access (eg, low-cost or zero-fee brokerage services). The advent of more recent innovations, such as robo-advice, appears to have extended the trend towards democratization of access.

We will not provide a full accounting of research on competition in asset management and related services, but one important line of work has studied the relationship between fund performance and fund flows. Higher performing funds attract more flows; the relationship is non-linear, intermediated by advertising and membership of “families” of funds (eg Gallaher, Kaniel and Starks 2015, Sirri and Tufano 1998). The link between performance and flows is perhaps unsurprising, but because historical performance does not guarantee future performance, it may not be in the best interest of investors. Another strand of the literature has focused on the role of financial advisors; this line of work finds that advisors may provide advice that is biased against investors’ best interest and steer consumers towards higher fee funds, which potentially dulls the impact of competition on fees (Mullainathan, Noeth and Schoar 2012, Sun 2021).

5.2 Robo advice

Providers of wealth management services are increasingly deploying sophisticated algorithms to deliver automated investment advice and portfolio management for individuals and firms, or robo advisors (D’Acunto and Rossi 2021).

Although the development of robo advisors can require significant investment, they enable firms to provide advice at low marginal cost as compared to a firm operating with human advisors only. Hence, robo-advice is economical for much smaller portfolios than traditional advice. Estimates from a sample of US-based investors find positive wealth effects for consumers that gain access to robo-advice (and who did not previously have access to in-person advice Reher and Sokolinski 2022). Reher and Sokolinski (2022) also find that the wealth effect is due to the fact that robo advisors offer access to more sophisticated investment strategies than provided by index funds (in different settings, Bianchi and Briere 2022 also find that robo advice contributes to improved portfolio allocation, especially for less sophisticated investors, D’Acunto, Prabhala and Rossi 2019, Loos, Previtero, Scheurle and Hackethal 2020). The findings also suggests that there might be complementarities between robo advisors and fintech tools designed to implement strategies such as tax-loss harvesting (Abraham et al 2019). In addition, there may be complementarities between in-person and robo advice, at least for certain segments. Because many customers value personal interaction with advisors, established firms may benefit from the ability to offer hybrid services that simultaneously employ traditional wealth management services and robo-advisors or that use robo-advisors as time-saving tools for financial advisors (Abraham et al 2019).

Several authors argue that robo advice should help address bias observed in recommendations from human advisors, or in individuals’ investor behaviour. For example, Loos et al (2020) find that robo advisors are less likely to engage in returns chasing. However, potential bias among robo advisors and the appropriateness of their advice has also been of concern. For one, several papers that find welfare improvements from robo advice, also note that this is due to increased risk taking (even as risk-adjusted returns increase Bianchi and Briere 2022). This raises the question as to what level of risk-taking is appropriate and whether there is a need to focus on financial literacy to ensure users have the skills to tailorize the information from robo-advisors to their individual risk profiles (Van Rooij, 2014; Butler, 2007}. In this context, it would also be useful to conduct more research into the impact of different designs of robo advisors. For example, some robo advisors make recommendations, while others also implement investment strategies (Bianchi and Briere 2022). Evidence in Hong, Lu and Pan (2019) suggests that it also matters how information is presented by advisors; they study flows into Chinese investment funds that are offered through online platforms. The platforms display fund in order of recent performance and the authors shows that returns chasing is much stronger for funds that are on a platform compared to those that are not. In addition, Hong et al (2019) find some preliminary evidence that fund managers compete to be at the top of the list by taking more risk. One could imagine fund managers trying to “game” more sophisticated advisory algorithms to attract flows with negative effects for the users of robo advice.

Researchers have found bias in algorithmic tools, including robo advisors. For example, robo advisors could be trained on data that reflects historical bias, or are designed to optimize fee income rather than investor return (Fein 2015, Turner Lee et al 2019). Researchers have also made some advancements in the area of algorithmic fairness (or algorithmic hygiene) (Vassilopoulou, Kyriakidou, Özbilgin and Groutsis 2022), pointing to a role for a human element in decision-making to address potential bias in design, testing, and implementation of algorithmic tools such as robo-advisors. To the extent that competition among firms induces bias in robo advice (eg, to increase fee income) or promotes unwarranted risk taking by investment managers (Hong et al 2019), this could limit the benefits of robo advice.

5.3 Taking stock

Innovations in investment advice and wealth management are expanding access to advisory services, especially among less wealthy investors. Research has found that, on balance, this is welfare improving. There are inherent risks associated with the algorithmic tools that have supported broader use of advisory services, although some of these risks, including various forms of bias in investment advice, are also present in investment recommendations of human advisors. It would be useful to investigate further if, and under what circumstances, competition on the market for investment advice limits or promotes the welfare improving elements of robo advisory services.

6 Discussion and conclusions

Evidence from a cross section of banking services shows that financial technology has had a meaningful impact on competition in the markets for those services. The impact of competition has been to make services more widely available as well as, to some extent, to put pressure on incumbents’ market share and margins. In this section, we discuss the evidence in light of several themes that cut across payments, lending, funding, and investment management services. Themes include the role of the market environment, regulation, the evolution of financial technology-based firms, Big Tech, competition and stability, in conclusion, we also point to areas for further research.

In competition between incumbent banks and fintech-based non-banks, the latter have been especially successful where there were gaps in service delivery by the existing banking system. This is less tautological than it sounds; data processing and communications technologies that underlie financial technology are widely available and banks have used such technologies to introduce electronic banking and other services. The papers cited in this literature review point to a few reasons as to why fintech-based firms have been able to fill gaps in financial service delivery left by banks.

First, a payment service like M-Pesa was built on the backbone of a mobile telecoms network, ie a proprietary infrastructure that created a competitive advantage for the introduction of electronic retail payments (Jack and Suri 2014). Second, regulatory restrictions on banks can create opportunities for fintech-based firms as they make banking services more costly (Buchak et al 2018), or less appealing (Buchak et al 2021) for consumers, Finally, several authors have argued that banks, stuck with legacy technology and data infrastructure, are bound to lag new entrants in the introduction of innovation. The broader literature provides some support for this argument; startups may be more creative in their approach to innovation (Kolev, Haughey, Murray and Stern 2022), incumbents may have disincentives to innovate for fear of cannibalizing existing revenue streams (Christensen 1997, Igami 2017). In addition, it is difficult to adapt business processes to exploiting innovations (Brynjolfsson and Hitt 2000). However, firm-level evidence on the introduction of financial technology in banks (and their level of success compared to fintech-based firms) remains limited.

Regulation affects the growth of fintech-based banking services both through constraints on incumbent banks (as noted above) and by imposing limitations on non-banks. Most notably, deposittaking is generally restricted to regulated banks and provides them with a funding cost advantage. Research cited in the review also points to more specific effects of regulation in facilitating or even promoting the development of markets for banking services. For example, by requiring that large banks accept payments through Pix, Brazilian regulators ensured that the system was widely accepted at launch, which facilitates adoption by users in a two-sided market like payments. Similarly, regulatory interventions to enhance the portability of banking data have facilitated the introduction of payment and lending services by non-banks (OECD 2023).

Banks offer a bundle of services that includes payments, deposit-taking, lending, and sometimes wealth management. An important question about the impact of financial technology on banking is whether this business model remains viable. Jiang et al (2022) show that competition from fintech-based firms in one line of business (lending), can compel banks to close branches, limiting availability of services to customers with preference or in-person transactions. At the same time, several of the papers we cite point to synergies between payments, funding, and lending for fintech-based firms. This includes the use of information from payments, or sales, for lending decisions and the reliance on portfolio-based funding models rather than a peer-to-peer model in which investors participate in individual loans. Zamil and Lawson (2022) document that fintech-based firms have obtained banking licences in several countries. Examples include big tech firms in China (eg Tencent or Xiaomi) as well as fintech firms obtaining charters in the UK (eg Paypal Holdings or Revolut), the European Union, and the US. This seems to underscore the appeal of banks’ business model for firms that provide banking services.

The entry of big techs firms in the market shows that banking services have synergies not only with each other, but also with other services such as online retail and telecoms. Big tech are often perceived as potentially strong competitors in banking services because they enter the market with established client relationship, infrastructure to support financial transactions, and substantial financial resources (de la Mano and Padilla 2018). There are limitations to these strengths, particularly beyond big techs’ own platforms. Information on creditworthiness that is derived from sales or purchasing data is not available for potential borrowers that do not transact on a big tech’s platform and while peer-to-peer payments can be executed without involvement of third parties on the platform, that is not the case if payments are made to accounts that are not associated with the big tech. Furthermore, in some jurisdictions, the regulatory requirements associated with, say, deposit-taking may make it challenging for big tech firms to offer a full suite of banking services.

Evidence on synergies between banking services and limitations to banking services provided by big techs suggests that financial technology will not lead to the obsolescence of a business model that involves the bundling of key banking services. However, competition between incumbent banks and fintech-based entrants that obtain banking licenses as well as between incumbents that are more or less successful as innovators might well lead to some turnover in the banking sector. This leads us back to the question of competition and stability.

As noted in the introduction, evidence on a link between competition and stability in banking is mixed at best (Zigraiova and Havranek 2016). Yet there are at least two reasons to consider how financial technology might intermediate a link between competition and stability. First, although we still have much to learn about the bank failures in the US and Switzerland in the first half of 2023, technology appears to have played a role. Online banking services facilitated the withdrawal of funds from banks at unprecedented speed, while information exchanged on social media may have helped coordinate a bank run (Cookson, Fox, Gil-Bazo, Imbet and Schiller 2023, Koont et al 2023). 16 There is no evidence that underlying problems at the failed banks were induced by fintech. Still, the widespread adoption of online banking may have financial stability effects if it affects the likelihood and speed of runs. Second, shocks to the banking sector often have real effects, especially for bank-dependent borrowers (Khwaja and Mian 2008). Access to Fintech-based lenders, could substitute for access to banks and mitigate the real effects of shocks to banks (Eca et al 2022). Third, innovation is likely to be a source of competition between successful and unsuccessful innovators; this could be a source of turnover in the industry and, if some of the less successful innovators are large, instability. it is not clear from current research what firm characteristics are associated with innovative success might evolve (eg, whether there will be a gradual process or sudden changes in competitiveness).

There is much that remains to be explored in the area of financial technology. As banks and fintech-based firms continue to experiment with service delivery and regulatory regimes evolve, we will likely gain further insight in the relationship between financial technology and competition for banking services. To conclude, we would like to highlight several areas where further research would be particularly useful. The first issue pertains to the measurement of innovation or innovativeness of banks and non banks offering banking services. Chen et al (2019) show that patents are associated with higher market values for banks but there are very few banks that actively pursue and obtain patents. Others have used information on employee skills or investment Information Technology (IT) as a measure of innovation (eg He et al 2022, 2023). While inventions, skilled personnel and IT investments are important technology inputs, banks will ultimately have to integrate new technologies in an effective business model (Brynjolfsson and Hitt 2003, Fasnacht 2018). This requires research into identifying characteristics that are conducive to banks’ ability to exploit innovation and investments in new technology.

Second, two of the five scenarios in the 2018 paper from the BCBS envision a form of partnership between banks and non-banks in the delivery of financial services. One scenario sees banks as providers of transaction services with fintech-based firms managing client relationships and another scenario sees banks, fintech-based and big tech firms managing transaction services and client relationships in configurations that may differ by client or line of business. We have come across some examples of such partnerships, with, for example, banks providing the payment rales for mobile wallets offered by big tech firms, banks offering loans and deposits for clients of M-PESA (Cook and McKay 2015), or providing warehouse loans to fintech-lenders (Jiang 2023). The rationale for such partnerships can be that they make use of existing infrastructure, that they enable fintech-based firms to offer services that require a banking license, or that they enable smaller banks to leverage technological innovations developed by fintechbased forms (Board of Governors Federal Reserve System 2021). However, there is limited evidence on what motivates the choice of partnerships over other options (such as the acquisition of a bank, or a license), how partnerships might evolve, or how they affect the competitive position of the partners. Considering that partnerships are perceived as a potentially important part of the future banking landscape further research into these questions would be useful.

Third, much work has been focusing on the role of non-banks or neo-banks leveraging technology to offer banking services. Less attention has been given to the characteristics of banks that might be more, or less, well-placed to address the competition from these new entrants. For example, does technology increase or reduce economies of scale in banking? or does it favour narrower or more diverse business models? and under what conditions? Developing answers to these questions will provide a clearer picture of the future of the banking industry

Larry Fink’s 2024 Annual Chairman’s Letter to Investors

2024-04-12T07:51:22.507Z

Время переосмыслить выход на пенсию

Когда в 2012 году скончалась моя мама, отец начал стремительно худеть, и нам с братом пришлось разбираться со счетами и финансами моих родителей.

И мама, и папа на протяжении 50 лет работали на отличной работе, но никогда не попадали в верхнюю налоговую группу. Моя мама преподавала английский язык в местном государственном колледже (Cal Northridge), а отец владел обувным магазином.

Я не знаю точно, сколько они зарабатывали в год, но в пересчете на сегодняшние доллары это было, вероятно, не более 150 000 долларов на пару. Поэтому мы с братом были удивлены, когда увидели размер пенсионных накоплений наших родителей. Они были на порядок больше, чем можно было бы ожидать для пары с их доходами. А когда мы закончили изучать их имущество, то узнали, почему: Инвестиции моих родителей.

Мой отец всегда был энтузиастом-инвестором. Еще подростком он подтолкнул меня к покупке моей первой акции (химической компании DuPont). Мой отец инвестировал, потому что знал, что любые деньги, которые он вложит в облигации или на фондовый рынок, будут расти быстрее, чем в банк. И он был прав.

Я вернулся и посчитал. Если в 1960 году у моих родителей была 1000 долларов, которые они вложили в индекс S&P 500, то к 1990 году, когда они достигли пенсионного возраста, 1000 долларов стоили бы почти 20 000 долларов.1 Это более чем в два раза больше, чем они заработали бы, если бы просто положили деньги на банковский счет. Мой отец скончался через несколько месяцев после мамы, в возрасте около 80 лет. Но оба моих родителя могли бы прожить и до 100 лет и вполне могли бы себе это позволить.

Почему я пишу о своих родителях? Потому что анализ их финансов показал мне кое-что о моей собственной карьере в сфере финансов. К тому моменту, когда я потерял маму и папу, я проработал в BlackRock почти 25 лет, но этот опыт напомнил мне - в новом и очень личном ключе - почему мы с моими деловыми партнерами основали BlackRock.

Разумеется, мы были амбициозными предпринимателями и хотели построить большую, успешную компанию. Но мы также хотели помочь людям выйти на пенсию, как это сделали мои родители. Именно поэтому мы создали компанию по управлению активами - компанию, которая помогает людям инвестировать в рынки капитала, - потому что мы верили, что участие в этих рынках будет иметь решающее значение для людей, которые хотят выйти на пенсию с комфортом и в финансовой безопасности.

Мы также верили, что рынки капитала будут становиться все большей и большей частью мировой экономики. Если больше людей смогут инвестировать в рынки капитала, это создаст благотворный экономический цикл, стимулируя рост компаний и стран, что, в свою очередь, приведет к росту благосостояния миллионов людей.

Мои родители прожили свои последние годы с достоинством и финансовой свободой. У большинства людей нет такого шанса. Но они могут. Те же самые рынки, которые помогли моим родителям в их время, могут помочь и другим в наше время. Более того, я считаю, что сила рынков капитала, способствующая росту и процветанию, останется доминирующей экономической тенденцией до конца XXI века.

В этом письме я попытаюсь объяснить, почему.

Краткая (и, по общему признанию, неполная) история американских рынков капитала

В финансовой сфере существует два основных способа получить или приумножить деньги.

Первый - это банк, на который исторически полагалось большинство людей. Они вкладывали свои сбережения, чтобы получить проценты, или брали кредиты на покупку жилья или расширение бизнеса. Но со временем появился второй способ финансирования, особенно в США, с развитием рынков капитала: Публично торгуемых акций, облигаций и других ценных бумаг.

Я воочию убедился в этом в конце 1970-х - начале 1980-х годов, когда участвовал в создании рынка секьюритизации ипотечных кредитов.

До 1970-х годов большинство людей получали финансирование для своих домов так же, как в рождественской классике " Замечательная жизнь ", - через банк Building & Loan (B&L). Клиенты вкладывали свои сбережения в B&L, который, по сути, был банком. Затем этот банк разворачивался и выдавал эти сбережения в виде ипотечных кредитов.

В фильме - да и в реальной жизни - все работает хорошо, пока люди не начинают выстраиваться в очередь у входа в банк, требуя вернуть свои вклады. Как объяснял в фильме Джимми Стюарт, у банка не было их денег. Они были привязаны к чужому дому.

После Великой депрессии банки B&L превратились в ссудо-сберегательные компании (S&L), которые пережили свой собственный кризис в 1980-х годах. В 1980 году примерно половина непогашенных ипотечных кредитов в США принадлежала ссудо-сберегательным компаниям, а плохое управление рисками и свободная практика кредитования привели к целому ряду банкротств, стоивших американским налогоплательщикам более 100 миллиардовдолларов2.

Однако кризис S&L не нанес американской экономике серьезного ущерба. Почему? Потому что в то время, когда S&L рушились, укреплялся другой способ финансирования. Рынки капитала предоставляли возможность направить капитал обратно на проблемные рынки недвижимости.

Это была секьюритизация ипотечных кредитов.

Секьюритизация позволила банкам не только выдавать ипотечные кредиты, но и продавать их. Продавая ипотечные кредиты, банки могли лучше управлять рисками на своих балансах и иметь капитал для кредитования покупателей жилья, именно поэтому кризис S&L не оказал серьезного влияния на американское домовладение.

В конце концов, излишки секьюритизации ипотечных кредитов привели к краху в 2008 году, и, в отличие от кризиса S&L, Великая рецессия нанесла ущерб домовладениям в США. Но более широкая базовая тенденция - расширение рынков капитала - все же была очень полезна для американской экономики.

На самом деле, об этом стоит задуматься: Почему США восстановились после 2008 года быстрее, чем почти все остальные развитые страны?3

Большая часть ответа - это рынки капитала страны.

В Европе, где большинство активов хранилось в банках, экономика замерла, поскольку банки были вынуждены сокращать свои балансы. Конечно, американским банкам тоже пришлось ужесточить стандарты капитала и отказаться от кредитования. Но поскольку у США был более надежный вторичный денежный резерв - рынки капитала, - страна смогла восстановиться гораздо быстрее.

Сегодня государственные акции и облигации обеспечивают более 70 % финансирования нефинансовых корпораций в США - больше, чем в любой другой стране мира. В Китае, например, соотношение банков и рынка капитала практически перевернуто. Китайские компании полагаются на банковские кредиты в 65 % своего финансирования.

На мой взгляд, это самый важный урок в новейшей экономической истории: Странам, стремящимся к процветанию, нужны не только сильные банковские системы - им также необходимы сильные рынки капитала.

Этот урок сейчас распространяется по всему миру.

Повторение успеха американских рынков капитала

В прошлом году я провел много дней в дороге, посетив 17 разных стран. Я встречался с клиентами и сотрудниками. Я также встречался со многими политиками и главами государств, и во время этих встреч чаще всего я говорил о рынках капитала.

Все больше стран признают мощь американских рынков капитала и хотят создать свои собственные.

Конечно, у многих стран уже есть рынки капитала. В мире существует около 80 фондовых бирж, от Куала-Лумпура до Йоханнесбурга.5 Но большинство из них довольно маленькие, с небольшим объемом инвестиций. Они не такие надежные, как рынки в США, и это то, к чему все больше стремятся другие страны.

Например, в Саудовской Аравии правительство заинтересовано в создании рынка секьюритизации ипотечных кредитов, а Япония и Индия хотят дать людям новые места для размещения своих сбережений. Сегодня в Японии это в основном банк. В Индии - в золото.

Когда я посетил Индию в ноябре, я встретил политиков, которые сетовали на пристрастие своих сограждан к золоту. Этот товар превзошел индийский фондовый рынок, оказавшись не самым выгодным вложением для индивидуальных инвесторов. Вложения в золото также не помогли экономике страны.

Сравните инвестиции в золото, скажем, с инвестициями в новый дом. Когда вы покупаете дом, это создает экономический мультипликативный эффект, потому что вам нужно обставить и отремонтировать дом. Возможно, вы заведете семью и наполните дом детьми. Все это порождает экономическую активность. Даже когда кто-то кладет свои деньги в банк, возникает эффект мультипликатора, потому что банк может использовать эти деньги для финансирования ипотеки. Но золото? Оно просто лежит в сейфе. Оно может быть хорошим хранилищем стоимости, но золото не генерирует экономический рост.

Это небольшая, но хорошая иллюстрация того, чего хотят добиться страны с помощью сильных рынков капитала. (Или, скорее, того, чего они не могут достичь без них).

Несмотря на антикапиталистические настроения в современной политике, большинство мировых лидеров по-прежнему видят очевидное: никакая другая сила не может избавить больше людей от бедности или улучшить качество жизни так, как капитализм. Никакая другая экономическая модель не поможет нам реализовать наши самые смелые надежды на финансовую свободу - неважно, хотим ли мы этого для себя или для своей страны.

Именно поэтому рынки капитала будут играть ключевую роль в решении двух крупнейших экономических проблемсередины XXI века.

Первая - обеспечить людям то, что мои родители строили в течение долгого времени, - безопасную, хорошо заработанную пенсию. Сейчас это гораздо сложнее, чем 30 лет назад. И это будет намного сложнее, чем через 30 лет. Люди живут дольше. Им нужно больше денег. Рынки капитала могут их предоставить - при условии, что правительства и компании помогут людям инвестировать.
Вторая проблема - это инфраструктура. Как мы построим огромное количество инфраструктуры, в которой нуждается мир? По мере декарбонизации и цифровизации экономики стран растет спрос на все виды инфраструктуры, от телекоммуникационных сетей до новых способов получения энергии. На самом деле, за почти 50 лет работы в сфере финансов я никогда не видел такого спроса на энергетическую инфраструктуру. И это потому, что многие страны преследуют двойную цель: Они хотят перейти на низкоуглеродные источники энергии и одновременно обеспечить энергетическую безопасность. Рынки капитала могут помочь странам достичь своих энергетических целей, включая декарбонизацию, доступным способом.

Вопрос о старости: Как мы можем позволить себе более долгую жизнь?

В прошлом году Япония преодолела демографический рубеж. Население страны стареет с начала 1990-х годов по мере сокращения численности людей трудоспособного возраста и увеличения числа пожилых людей. Но в 2023 году 10 % жителей страны впервые перешагнули 80-летнийрубеж6 , что сделало Японию "самой старой страной в мире" по версииООН7.

Отчасти именно поэтому японское правительство настаивает на инвестировании пенсионных накоплений.

Большинство японцев хранят большую часть своих пенсионных сбережений в банках, получая низкую процентную ставку. Это была не такая уж плохая стратегия, когда Япония страдала от дефляции, но сейчас экономика страны изменилась, и индекс NIKKEI впервые в этом месяце превысил отметку 40 000 (март 2024 года).8

Большинство желающих выйти на пенсию упускают этот подъем. До 2001 года в стране не было ничего похожего на программу 401(k), но даже тогда сумма дохода, которую люди могли отчислять, была довольно низкой. Поэтому десять лет назад правительство запустило программу Nippon Individual Savings Accounts (NISA), чтобы побудить людей вкладывать еще больше средств на пенсию. Теперь они пытаются удвоить число участников NISA. Цель - 34 миллиона японских инвесторов к концу десятилетия.9 Это потребует от японского правительства расширения рынков капитала, которые исторически были очень мало распространены среди розничных инвесторов.

Япония не одинока в стремлении помочь большему числу своих граждан инвестировать на пенсию. У BlackRock есть совместное предприятие - Jio BlackRock - с Jio Financial Services, филиалом индийской компании Reliance Industries. За последние 10 лет в Индии была создана огромная цифровая сеть общественной инфраструктуры, благодаря которой около миллиарда индийцев могут с помощью своих смартфонов пользоваться всеми услугами - от здравоохранения до государственных платежей. Цель Jio BlackRock - использовать ту же инфраструктуру для пенсионного инвестирования (и не только).

В конце концов, Индия тоже стареет. Весь мир стареет, хотя и разными темпами. В Бразилии к 2035 году число людей, покидающих рынок труда, превысит число вступающих в него; Мексика достигнет пика численности рабочей силы к 2040 году; Индия - примерно к 2050 году.

К середине столетия каждый шестой человек в мире будет старше 65 лет, по сравнению с каждым одиннадцатым в 2019 году.11 Чтобы поддержать их, правительствам придется уделять первоочередное внимание созданию надежных рынков капитала, как это делают США.

Но это не значит, что американская пенсионная система идеальна. Я не уверен, что кто-то в это верит. Пенсионная система в Америке, как минимум, нуждается в модернизации.

Переосмысление пенсионного обеспечения в США

Это особенно ярко проявилось в прошлом году, когда биотехнологическая индустрия в спешном порядке выпускала новые препараты, продлевающие жизнь. Например, ожирение может отнять у человека более 10 лет жизни, поэтому некоторые исследователи считают, что такие новые препараты, как Ozempic и Wegovy, могут продлевать жизнь, а не только снижать вес.12 Более того, недавнее исследование показало, что семаглутид, непатентованное название препарата Ozempic, может дать людям с сердечно-сосудистыми заболеваниями дополнительные два года жизни, в течение которых они не будут страдать от серьезных заболеваний, таких как сердечный приступ.13

Мы тратим огромное количество энергии на то, чтобы помочь людям жить дольше. Но даже малая часть этих усилий не тратится на то, чтобы помочь людям позволить себе эти дополнительные годы.

Эти препараты - прорыв. Но они подчеркивают удручающую иронию: мы, как общество, тратим огромное количество энергии на то, чтобы помочь людям жить дольше. Но даже малая часть этих усилий не направлена на то, чтобы помочь людям позволить себе эти дополнительные годы.

Так было не всегда. Одной из причин, по которой мои родители были финансово обеспечены на пенсии, была CalPERS, государственная пенсионная система Калифорнии. Будучи сотрудником государственного университета, моя мама могла вступить в нее. Но с 1980-х годов количество пенсионеров по всей стране сокращается.14 Тем временем федеральное правительство отдает приоритет сохранению льгот для людей моего возраста (мне 71 год), даже если это может означать, что Social Security будет с трудом выполнять свои обязательства, когда на пенсию выйдут более молодые работники.

Неудивительно, что молодые поколения - миллениалы и поколение Z - так озабочены экономическими проблемами. Они считают, что мое поколение - бэби-бумеры - сосредоточилось на собственном финансовом благополучии в ущерб тому, кто придет следом. И в случае с выходом на пенсию они правы.

Сегодня в Америке правительство и компании говорят своим работникам следующее: "Вы предоставлены сами себе". И прежде чем мое поколение полностью исчезнет с постов корпоративного и политического руководства, мы обязаны это изменить.

Может быть, раз в десятилетие США сталкиваются с проблемой настолько большой и неотложной, что правительственные и корпоративные лидеры прекращают вести привычный бизнес. Они выходят из своих силосов и садятся за один стол, чтобы найти решение. Я участвовал в подобном мероприятии после 2008 года, когда правительству нужно было найти способ избавиться от токсичных активов, образовавшихся в результате ипотечного кризиса. Совсем недавно руководители технологических компаний и федеральное правительство собрались вместе, чтобы решить проблему хрупкости американской цепочки поставок полупроводников. Нам нужно сделать нечто подобное для пенсионного кризиса. Америке нужны организованные усилия на высоком уровне, чтобы обеспечить будущим поколениям возможность достойно прожить последние годы жизни.

Что должны сделать эти национальные усилия? У меня нет всех ответов. Но у меня есть некоторые данные и зачатки нескольких идей из работы компании BlackRock. Ведь наш основной бизнес - пенсионный.

Более половины активов, которыми управляет BlackRock, предназначены для выхода на пенсию.15 Мы помогаем примерно 35 миллионам американцев инвестировать средства для жизни после работы,16 что составляет около четверти всех работающих в стране.17 Многие из них, как и моя мама, занимаются образованием. BlackRock помогает управлять пенсионными активами примерно половины учителей государственных школ США.18 И эта работа - а также аналогичная работа по всему миру - дала нам некоторое представление о том, с чего может начаться национальная инициатива по модернизации пенсионного обеспечения.

Мы считаем, что разговор начинается с рассмотрения проблемы через три разные линзы.

Что представляет собой проблема с точки зрения нынешнего работника, который все еще пытается накопить на пенсию?
А как насчет тех, кто уже вышел на пенсию? Мы должны взглянуть на проблему с точки зрения пенсионера - человека, который уже накопил достаточно, чтобы перестать работать, но беспокоится, что деньги закончатся.
Но сначала важно взглянуть на проблему выхода на пенсию в Америке, как на карту Америки, - на картину проблемы на высоком уровне, такую, на которую может посмотреть политик национального масштаба. В чем проблема для населения в целом? (Это демография.)

Демография не лжет

В экономике есть популярная поговорка: "Против демографии не попрешь". И все же, когда дело доходит до выхода на пенсию, США пытаются это сделать.

В богатых странах большинство пенсионных систем состоит из трех столпов. Один - это то, что люди инвестируют лично (мой отец вкладывает свои деньги в фондовый рынок). Другой - планы, предоставляемые работодателями (пенсия моей мамы по программе CalPERS). Третий компонент - это то, о чем чаще всего говорят политики, - государственная система социальной защиты. В США это Social Security.

Вы, вероятно, знакомы с экономическими основами социального обеспечения. В годы вашей трудовой деятельности правительство забирает часть вашего дохода, а после выхода на пенсию ежемесячно высылает вам чек. На самом деле идея зародилась в Германии до Первой мировой войны, и эти программы "страхования по старости" постепенно становились популярными вXX веке, в основном потому, что демографическая ситуация имела смысл.

Подумайте о человеке, которому было 65 лет в 1952 году, в год моего рождения. Если он еще не вышел на пенсию, то, скорее всего, готовился прекратить работать.

Но теперь подумайте о бывших коллегах этого человека, о людях примерно его возраста, с которыми он начал работать еще в 1910-х годах. Данные показывают, что в 1952 году большинство из этих людей не готовились к выходу на пенсию , потому что они уже ушли из жизни.

Именно так функционировала программа социального обеспечения: Более половины людей, которые работали и платили в систему, не дожили до выхода на пенсию и получения выплат изсистемы19.

Сегодня эти демографические показатели полностью изменились, и это изменение, безусловно, замечательная вещь. Мы должны хотеть, чтобы больше людей прожили больше лет. Но мы не можем игнорировать масштабное воздействие на пенсионную систему страны.

Дело не только в том, что в Америке все больше людей выходят на пенсию; дело еще и в том, что их пенсии становятся все более продолжительными. Сегодня, если вы состоите в браке, и вы, и ваш супруг старше 65 лет, вероятность того, что хотя бы один из вас будет получать пособие по социальному обеспечению до 90 лет, составляет 50/50.20

Все это создает огромную нагрузку на пенсионную систему США. Само Управление социального обеспечения говорит, что к 2034 году оно не сможет выплачивать людям все их пособия.21

Каково же решение? Никто не должен работать дольше, чем ему хочется. Но мне кажется немного странным, что наша идея о правильном возрасте выхода на пенсию - 65 лет - берет свое начало во времена Османской империи.

За последние 120 лет человечество изменилось. Должна измениться и наша концепция выхода на пенсию.

Одна из стран, которая переосмыслила пенсионный вопрос, - Нидерланды. Чтобы сохранить доступность государственной пенсии, голландцы более 10 лет назад приняли решение о постепенном повышении пенсионного возраста. Теперь он будет автоматически корректироваться по мере изменения продолжительности жизни встране22.

Очевидно, что проведение такой политики в других странах потребует огромных политических усилий. Но я считаю, что мы должны начать разговор об этом. Когда люди регулярно живут до 90 лет, каким должен быть средний возраст выхода на пенсию?

Или, вместо того чтобы отодвигать сроки получения пенсионных пособий, возможно, есть более политически приемлемая идея: как поощрить больше людей, желающих работать дольше, с помощью пряников, а не кнутов? Что, если правительство и частный сектор будут относиться к 60-летним как к работникам позднего возраста, которым есть что предложить, а не как к людям, которым пора на пенсию?

Япония управляет своей стареющей экономикой именно таким образом. Они нашли новые способы повысить коэффициент участия в рабочей силе - показатель, который снижается в США с начала 2000-х годов.23 Стоит спросить: как Америка может остановить (или хотя бы замедлить) эту тенденцию?

Опять же, я не претендую на то, что у меня есть ответы. Несмотря на то, что BlackRock успешно помогает миллионам людей выйти на пенсию, эти вопросы должны быть заданы более широкому кругу инвесторов, пенсионеров, политиков и других людей. В ближайшие несколько месяцев BlackRock объявит о ряде партнерств и инициатив, направленных именно на это, и я приглашаю вас присоединиться к нам.

Для работников сделать инвестирование (почти) автоматическим

Когда в 2022 году Бюро переписи населения США опубликовало свой регулярный обзор потребительских финансов, почти половина американцев в возрасте от 55 до 65 лет сообщили, что у них нет ни одного доллара, отложенного на личные пенсионные счета.24 Ничего в пенсионном фонде. Ноль в IRA или 401(k).

Почему? Первый барьер на пути к пенсионному инвестированию - это доступность.

У четырех из десяти американцев нет 400 долларов на экстренный случай, например, ремонт автомобиля или визит в больницу.25 Кто будет инвестировать деньги в пенсию через 30 лет, если у него нет денег на сегодня? Никто. Именно поэтому фонд BlackRock совместно с группой некоммерческих организаций создал программу Emergency Savings Initiative. Эта программа помогла американцам с низким уровнем дохода отложить в общей сложности 2 миллиарда долларов в виде новых ликвидныхсбережений26.

Исследования показывают, что если у людей есть экстренные сбережения, то вероятность того, что они будут инвестировать на пенсию, на 70 % выше.27 Но здесь работники сталкиваются с еще одним препятствием: Инвестирование - сложный процесс, даже если вы можете себе это позволить.

Никто не рождается прирожденным инвестором. Важно сказать это, потому что иногда в индустрии финансовых услуг мы подразумеваем обратное. Мы создаем впечатление, что накопить на пенсию - это простая задача, которую может выполнить каждый, немного потренировавшись, как будто вы едете на машине на работу. Просто возьмите ключи и сядьте за руль. Но финансирование выхода на пенсию не так интуитивно понятно. Лучшая аналогия - это если бы кто-то высыпал на вашу дорогу кучу двигателей и автозапчастей и сказал: "Разбирайтесь сами".

В компании BlackRock мы попытались сделать процесс инвестирования более интуитивным, придумав более простые продукты, такие как целевые фонды. Они требуют от людей принятия только одного решения: В каком году они собираются выйти на пенсию? Как только люди выбирают "целевую дату", фонд автоматически корректирует их портфель, переключаясь с более высокодоходных акций на менее рискованные облигации по мере приближения выхода на пенсию.28

В 2023 году компания BlackRock расширила типы предлагаемых нами целевых ETF, чтобы людям было проще их приобрести, даже если они не работают на работодателей, предлагающих пенсионные планы. Таких людей в Америке 57 миллионов - фермеров, гигов, работников ресторанов, независимых подрядчиков, - у которых нет доступа к плану с установленными взносами.29 И хотя более совершенные инвестиционные продукты могут помочь, есть пределы того, что может сделать такой целевой фонд. Действительно, для большинства людей, как показывают данные, самое сложное в пенсионном инвестировании - это просто начать.

Другие страны упрощают жизнь своим работникам, занятым неполный рабочий день или работающим по контракту. В Австралии работодатели обязаны отчислять часть дохода каждого работника в возрасте от 18 до 70 лет на пенсионный счет, который затем принадлежит работнику. Программа Superannuation Guarantee была введена в 1992 году, когда казалось, что страна находится на пути к пенсионному кризису. Тридцать два года спустя австралийцы, вероятно, имеют больше пенсионных сбережений на душу населения, чем любая другая страна. Страна занимает 54-е место в мире по численностинаселения30, но имеет4-ю по величине пенсионнуюсистему31.

Конечно, все страны разные, поэтому и пенсионные системы должны быть разными. Но опыт Австралии в области Supers может стать хорошей моделью для американских политиков, которую можно изучить и взять за основу. Некоторые уже изучают. Около 20 американских штатов - например, Колорадо и Вирджиния - ввели пенсионные системы, охватывающие всех работников, как это делает Австралия, даже если они работают по найму или неполный рабочийдень32.

Хорошо, что законодатели предлагают различные законопроекты, а штаты становятся "лабораториями выхода на пенсию". Этому стоит уделить внимание. Преимущества могут быть огромными для отдельных пенсионеров. Эти новые программы также могут помочь США обеспечить долгосрочную платежеспособность системы социального обеспечения. Именно так поступила Австралия - ее программа Superannuation Guarantee сняла финансовую напряженность в государственной пенсионной программестраны33.

Но что делать с работниками, укоторых есть доступ к пенсионному плану работодателя? Им тоже нужна поддержка.

Даже среди работников, имеющих доступ к пенсионным планам работодателя, 17% не вступают в них, и гипотеза экспертов в области пенсионного обеспечения заключается в том, что это не сознательный выбор. Люди просто заняты.

Звучит банально, но даже час или около того, который требуется человеку, чтобы найти в своем рабочем почтовом ящике нужную ссылку на пенсионную систему компании, а затем выбрать процент от своего дохода, который он хочет отчислять, может стать непонятным препятствием. Именно поэтому компаниям стоит обратить внимание на то, что они делают по умолчанию. Зачисляются ли люди в план автоматически или нет? И какую сумму они должны вносить автоматически? Это минимальный процент от их дохода? Или максимальный?

В 2017 году экономист Чикагского университета Ричард Талер получил Нобелевскую премию, в частности, за свою новаторскую работу в области "подталкивания" - небольших изменений в политике, которые могут оказать огромное влияние на финансовую жизнь людей. Автоматическая регистрация - одно из них. Исследования показывают, что простой шаг - сделать регистрацию автоматической - увеличивает участие в пенсионных планах почти на 50 %.34

Мы, как страна, должны сделать все возможное, чтобы пенсионные инвестиции стали более автоматическими для работников. И в этом уже есть положительные моменты. В следующем году вступит в силу новый федеральный закон, который обязывает работодателей, создающих новые планы 401(k), автоматически регистрировать своих новых работников. Кроме того, сотни крупных компаний (включая BlackRock) уже пошли на этот шаг добровольно.

Но компании могут сделать еще больше, чтобы улучшить финансовую жизнь своих сотрудников, например, обеспечить определенный уровень соответствия средств пенсионным планам и предложить больше финансовых знаний об огромной долгосрочной разнице между отчислением небольшого процента своего дохода на пенсию и максимального. Я также считаю, что нам следует упростить перевод сбережений в фонд 401(k) при смене работы. Здесь есть целый ряд вариантов, и мы должны изучить их все.

Помогайте пенсионерам тратить накопленное

В 2018 году компания BlackRock заказала исследование 1150 американских пенсионеров. Когда мы изучили полученные данные, то обнаружили нечто неожиданное и даже парадоксальное.

Исследование показало, что спустя почти два десятилетия после выхода на пенсию у среднестатистического человека все еще оставалось 80 % сэкономленных до выхода на пенсию денег. Речь идет о людях, которым, вероятно, было от 75 до 95 лет. Если они инвестировали средства для выхода на пенсию, то, скорее всего, у них было более чем достаточно денег до конца жизни. Однако данные также показали, что они беспокоятся о своих финансах. Только 32 % сообщили, что чувствуют себя комфортно, когда тратят сэкономленные деньги.35

У этого пенсионного парадокса есть простое объяснение: Даже люди, которые знают, как откладывать деньги на пенсию, не знают, как ихтратить.

В США корни этой проблемы уходят более чем на четыре десятилетия назад, когда работодатели начали переходить от планов с установленными выплатами - пенсий - к планам с установленными взносами, таким как 401(k)s.

Во многих отношениях пенсии были намного проще, чем 401(k). Вы работали где-то в течение 20 или 30 лет. Затем, когда вы выходили на пенсию, пенсия ежемесячно выплачивала вам определенную сумму - установленное пособие.

Когда я начал работать в 1970-х годах, 38 % американцев имели один из этих планов с установленными выплатами, но к 2008 году этот процент сократился почти вдвое.36 Тем временем доля американцев, имеющих планы с установленными взносами, выросла почти в четыре раза.37

Это должно было быть хорошо. Начиная с бэби-бумеров, все меньше и меньше работников проводили всю свою карьеру на одном месте, а значит, им нужен был вариант выхода на пенсию, который мог бы сопровождать их с места на место. Теоретически, 401(k)-фонды это сделали. Но на практике? Не совсем.

Любой, кто менял работу, знает, насколько неинтуитивно переносить свои пенсионные накопления. Более того, исследования показывают, что около 40 % работников обналичивают свои 401(k)-накопления при переходе на другую работу, возвращая себя на стартовую линию пенсионныхнакоплений38.

Настоящим недостатком системы фиксированных взносов было то, что она снимала большую часть ответственности за пенсионное обеспечение с работодателей и полностью перекладывала ее на плечи самих работников. В случае с пенсиями у компаний были очень четкие обязательства перед своими работниками. Их пенсионные деньги были финансовым обязательством на балансе компании. Компании знали, что им придется каждый месяц выписывать чек каждому из своих пенсионеров. Но планы с установленными взносами положили этому конец, заставив пенсионеров променять стабильный поток доходов на непосильную математическую задачу.

Поскольку большинство счетов с установленными взносами не содержат инструкций о том, сколько вы можете снимать каждый месяц, индивидуальные сберегатели должны сначала сформировать накопления, а затем тратить их в таком размере, чтобы хватило до конца жизни. Но кто знает, как долго это будет продолжаться?

Проще говоря, для большинства людей переход от фиксированных выплат к фиксированным взносам стал переходом от финансовой уверенности к финансовой неопределенности.

Вот почему примерно в то же время, когда мы увидели данные о том, что пенсионеры нервничают по поводу траты своих сбережений, мы задумались: Можем ли мы что-то с этим сделать? Можем ли мы разработать инвестиционную стратегию, которая обеспечивала бы гибкость инвестиций в 401(k), но при этом давала бы возможность получать предсказуемый, похожий на зарплату, поток доходов, подобно пенсии?

Оказывается, можно. Эта стратегия называется LifePath Paycheck™, которая начнет действовать в апреле. Пока я пишу эти строки, 14 спонсоров пенсионных планов планируют сделать LifePath Paycheck™ доступной для 500 000 сотрудников. Я считаю, что в один прекрасный день эта инвестиционная стратегия станет самой используемой в планах с установленными взносами.

Мы говорим о революции в пенсионном обеспечении. И хотя сначала это может произойти в США, в конечном итоге инновации будут доступны и другим странам. По крайней мере, я на это надеюсь. Потому что, хотя выход на пенсию - это в основном проблема накопления, данные говорят о том, что это еще и проблема трат.

Страх против надежды

Прежде чем завершить этот раздел о выходе на пенсию, я хочу сказать несколько слов об одном из самых больших препятствий на пути инвестирования в будущее. На мой взгляд, дело не только в доступности, сложности или в том, что люди слишком заняты, чтобы записываться в план своего работодателя.

Пожалуй, самым большим препятствием для инвестирования на пенсию - да и вообще для чего бы то ни было - является страх.

В финансовой сфере мы иногда думаем о "страхе" как о размытом, эмоциональном понятии, а не как о жестком экономическом показателе. Но так оно и есть. Страх - такая же важная и действенная метрика, как и ВВП. В конце концов, инвестиции (или их отсутствие) - это всего лишь мера страха, потому что никто не позволяет своим деньгам лежать в акциях или облигациях 30 или 40 лет, если боится, что будущее будет хуже настоящего. Тогда они кладут деньги в банк. Или под матрас.

Так происходит во многих странах. В Китае, где, согласно новым опросам, доверие потребителей упало до самого низкого уровня за последние десятилетия, сбережения населения достигли рекордного уровня - почти 20 триллионов долларов, по данным центрального банка.39 Норма сбережений в Китае составляет около 30 %. Почти треть всех заработанных денег откладывается в наличные на случай, если они понадобятся в трудные времена. В США, для сравнения, норма сбережений исчисляется однозначными цифрами.40

Америка редко была страной страха. Надежда была самым большим экономическим активом страны. Люди вкладывают свои деньги в американские рынки по той же причине, что и в свои дома и предприятия - потому что они верят, что завтра в этой стране будет лучше, чем сегодня.

Эту большую, полную надежд Америку я знал всю свою жизнь, но в последние несколько лет, особенно когда у меня появилось больше внуков, я начал спрашивать себя: Будут ли они тоже знать эту версию Америки?

Когда я заканчивал это письмо, в The Wall Street Journal вышла статья, которая привлекла мое внимание. Она называлась "Бурные годы, которые превратили поколение Z в самых разочарованных избирателей Америки", и в ней приводились некоторые привлекательные - и действительно удручающие - данные.

В статье говорилось о том, что с середины 1990-х годов и до началаXXI века большинство молодых людей - точнее, около 60 % старшеклассников - верили, что получат профессиональную степень, найдут хорошую работу и станут богаче своих родителей. Они были оптимистами. Но после пандемии этот оптимизм стремительно падает.

По сравнению с тем, что было 20 лет назад, нынешняя когорта молодых американцев на 50 % чаще задается вопросом, есть ли у жизни цель. Четверо из десяти говорят, что "трудно надеяться на мир "41.

Я работаю в сфере финансов уже почти 50 лет. Я видел много цифр. Но ни один показатель не вызывал у меня такого беспокойства, как этот.

Отсутствие надежды беспокоит меня как генерального директора. Это беспокоит меня как дедушку. Но больше всего это беспокоит меня как американца.

Если будущие поколения не будут чувствовать надежду на эту страну и свое будущее в ней, то США не только потеряют силу, которая заставляет людей вкладывать деньги. Америка потеряет то, что делает ее Америкой. Без надежды мы рискуем стать еще одним местом, где люди смотрят на структуру стимулов перед собой и решают, что безопасный выбор - это единственный выбор. Мы рискуем превратиться в страну, где люди хранят свои деньги под матрасом, а свои мечты - в спальне.

Как нам вернуть надежду?

Пытаемся ли мы решить проблему выхода на пенсию или любую другую проблему, это первый вопрос, который мы должны задать, хотя я с готовностью признаю, что у меня нет решения. Я смотрю на состояние Америки - да и всего мира - и не нахожу ответа, как и все остальные. В мире так много гнева и раскола, и мне часто трудно понять, что происходит.

Но я знаю, что любой ответ должен начинаться с привлечения молодежи. Те же опросы, которые показывают отсутствие у них надежды, также свидетельствуют об отсутствии у них доверия - гораздо меньшего, чем у любого предыдущего поколения, - к каждому столпу общества: В политике, правительстве, средствах массовой информации и корпорациях. Лидеры этих институтов (я один из них) должны с пониманием относиться к их проблемам.

Молодые люди потеряли доверие к старшим поколениям. На нас лежит бремя вернуть его. И, возможно, инвестирование в их долгосрочные цели, включая пенсию, - не такое уж плохое начало.

Возможно, лучший способ начать укреплять надежду - это сказать молодым людям: "Возможно, вы не очень-то надеетесь на свое будущее. Но мы уверены в этом. И мы поможем вам инвестировать в него".

Новый план развития инфраструктуры: Сталь, бетон и государственно-частное партнерство

Я начал путешествовать по Лондону в 1980-х годах, и тогда, если у вас был выбор между двумя главными международными аэропортами города - Хитроу или Гатвиком, - вы, скорее всего, выбирали Хитроу. Гатвик находился дальше от города. Кроме того, он находился в сравнительно плачевном состоянии.

Но все изменилось в 2009 году, когда Гатвик был куплен компанией Global Infrastructure Partners (GIP). Они увеличили пропускную способность взлетно-посадочных полос и ввели такие разумные изменения, как негабаритные лотки для багажа, которые сократили время досмотра более чем в два раза.

"Дело в том, что многие инфраструктурные компании... не уделяют особого внимания обслуживанию клиентов", - сказал генеральный директор GIP Байо Огунлеси в интервью Financial Times. GIP хотела сделать Гатвик другим. В процессе работы они также превратили аэропорт в яркий пример того, как будет строиться и управляться инфраструктура вXXI веке - с помощью частного капитала.42

В США люди склонны думать об инфраструктуре как о государственном предприятии, построенном на средства налогоплательщиков. Но по одной очень важной причине, о которой я расскажу чуть позже, это не будет основным способом создания инфраструктуры в середине XXI века. Вместо того чтобы использовать государственную казну для строительства мостов, электросетей и аэропортов, мир будет делать то же, что и Гатвик.

Будущее инфраструктуры - это государственно-частное партнерство.

Долг имеет значение

Инфраструктурный сектор стоимостью 1 триллион долларов - один из самых быстрорастущих сегментов частных рынков, и этот рост обусловлен некоторыми неоспоримыми макроэкономическими тенденциями. В развивающихся странах люди становятся богаче, что повышает спрос на все - от энергии до транспорта, а в богатых странах правительствам необходимо как строить новую инфраструктуру, так и ремонтировать старую.

Даже в США, где администрация Байдена подписала закон об инвестициях в инфраструктуру, рассчитанную на несколько поколений, все еще существует отложенный ремонт на сумму 2 триллионадолларов43.

Как мы будем платить за всю эту инфраструктуру? Причина, по которой я считаю, что это должна быть некая комбинация государственных и частных долларов, заключается в том, что финансирование, вероятно, не может исходить только от правительства. Долг просто слишком велик.

От Италии до Южной Африки, многие страны страдают от самого высокого долгового бремени в своей истории. С середины 1970-х годов государственный долг увеличился в три раза и в 2022 году достигнет 92 % мирового ВВП.44 А в Америке ситуация настолько острая, насколько я вообще могу вспомнить. С начала пандемии США выпустили примерно 11,1 триллиона долларов нового долга, и эта сумма - лишь часть проблемы.45 Есть еще и процентная ставка, которую Казначейство должно выплачивать по долгу.

Три года назад ставка по 10-летнему казначейскому векселю составляла менее 1 %. Но сейчас, когда я пишу эти строки, она превышает 4 %, и это повышение на 3 процентных пункта очень опасно. Если нынешние ставки сохранятся, это означает дополнительный триллион долларов процентных выплат в течение следующего десятилетия.46

Почему этот долг является проблемой именно сейчас? Потому что исторически сложилось так, что Америка платила по старым долгам, выпуская новые в виде казначейских бумаг. Эта стратегия работает до тех пор, пока люди хотят покупать эти бумаги, но в будущем США не могут считать само собой разумеющимся, что инвесторы захотят покупать их в таком объеме или с такой премией, как сейчас.

Сегодня около 30 % казначейских бумаг США находятся в руках иностранных правительств или инвесторов. Этот процент, скорее всего, будет снижаться по мере того, как все больше стран будут создавать свои собственные рынки капитала и инвестировать внутри страны.47

Лидеры других стран должны обратить внимание на растущий долг Америки. Существует плохой сценарий, при котором американская экономика начнет напоминать японскую в конце 1990-х и начале 2000-х годов, когда долг превысил ВВП и привел к периодам жесткой экономии и стагнации. В Америке с высоким уровнем долга также будет гораздо сложнее бороться с инфляцией, поскольку монетарные политики не смогут повышать ставки, не увеличивая и без того непосильные расходы на обслуживание долга.

Но неизбежен ли долговой кризис? Нет.

Хотя фискальная дисциплина может помочь обуздать долг на периферии, будет очень сложно (как с политической, так и с математической точки зрения) повысить налоги или сократить расходы на том уровне, который потребуется Америке для резкого сокращения долга. Но есть и другой выход, помимо налогов и сокращений, - это рост. Если ВВП США будет расти в среднем на 3 % (в реальном, а не номинальном выражении) в течение следующих пяти лет, это позволит сохранить отношение долга к ВВП на уровне 120 % - высоком, но разумном.

Следует уточнить: рост на 3% - это очень высокая задача, особенно учитывая старение рабочей силы в стране. Это потребует от политиков сместить акценты. Мы больше не можем рассматривать долг как проблему, которую можно решить только за счет снижения налогов и сокращения расходов. Вместо этого американские усилия по борьбе с долгом должны быть сосредоточены на политике стимулирования роста, которая включает в себя использование рынков капитала для создания одного из лучших катализаторов роста: Инфраструктура. Особенно энергетической инфраструктуры.

Энергетический прагматизм

Дороги. Мосты. Порты. Аэропорты. Вышки сотовой связи. Сектор инфраструктуры включает в себя множество объектов, но именно в нем BlackRock видит, пожалуй, наибольший спрос на новые инвестиции - это энергетическая инфраструктура.

Почему энергетическая? В этом секторе одновременно происходят две вещи.

Первая - это "энергетический переход". Это мегасила, крупная экономическая тенденция, движущей силой которой являются страны, представляющие 90 % мирового ВВП.48 Поскольку энергия ветра и солнца во многих местах стала дешевле, чем электроэнергия, вырабатываемая на ископаемом топливе, эти страны все активнее используют возобновляемые источники энергии.49 Это также один из основных способов борьбы с изменением климата. Этот сдвиг - или энергетический переход - вызвал пульсацию на рынках, создав как риски, так и возможности для инвесторов, включая клиентов BlackRock.

Я начал писать об этом переходе в 2020 году. С тех пор этот вопрос стал более спорным в США. Но за пределами дебатов многое остается неизменным. Люди по-прежнему вкладывают значительные средства в декарбонизацию. Например, в Европе для большинства клиентов BlackRock нетто-нулевой уровень остается главным инвестиционным приоритетом.50 Но теперь спрос на чистую энергию усиливается еще одним фактором: акцентом на энергетическую безопасность.

Правительства стремятся к энергетической безопасности со времен нефтяного кризиса 1970-х годов (и, вероятно, еще со времен ранней промышленной революции), так что это не новая тенденция. На самом деле, когда я писал свое первоначальное письмо 2020 года об устойчивом развитии, я также писал нашим клиентам, что странам все равно придется добывать нефть и газ для удовлетворения своих энергетических потребностей.

Для обеспечения энергетической безопасности, писал я, большинству стран мира придется "полагаться на углеводороды в течение нескольких лет". 51

Затем в 2022 году Путин вторгся в Украину. Эта война зажгла новую искру под идеей энергетической безопасности. Она нарушила мировые поставки нефти и газа, вызвав массовую энергетическую инфляцию, особенно в Европе. Великобритания, Норвегия и 27 стран ЕС были вынуждены потратить 800 миллиардов евро на субсидирование счетов заэлектроэнергию52.

Отчасти поэтому я слышу, как все больше лидеров говорят о декарбонизации и энергетической безопасности вместе под общим знаменем того, что можно назвать "энергетическим прагматизмом".

В прошлом году, как я уже говорил, я посетил 17 стран и провел много времени, общаясь с людьми, которые отвечают за энергоснабжение домов и предприятий, - со всеми, от премьер-министров до операторов энергосетей. Послание, которое я услышал, было совершенно противоположным тому, что вы часто слышите от крайне левых и правых активистов, которые говорят, что страны должны выбирать между возобновляемыми источниками энергии и нефтью и газом. Эти лидеры считают, что мир по-прежнему нуждается и в том, и в другом. Они были гораздо более прагматичны в вопросах энергетики, чем догматичны. Даже самые климатически сознательные из них понимали, что долгосрочный путь к декарбонизации будет включать углеводороды, хотя и в меньшем количестве, еще некоторое время.

Германия - хороший пример того, что энергетический прагматизм все еще является путем к декарбонизации. Это одна из стран, наиболее приверженных борьбе с изменением климата, и она сделала огромные инвестиции в ветряную и солнечную энергетику. Но иногда ветер не дует в Берлине, а солнце не светит в Мюнхене. И в эти безветренные и бессолнечные периоды страна по-прежнему вынуждена полагаться на природный газ для "диспетчерского энергоснабжения". Раньше Германия получала этот газ из России, но теперь ей приходится искать другие источники. Поэтому они строят дополнительные газовые мощности, чтобы импортировать газ от других производителей по всемумиру53.

Или посмотрите на Техас. Они сталкиваются с аналогичной энергетической проблемой - не из-за России, а из-за экономики. Штат является одним из самых быстрорастущих вСША54 , и дополнительный спрос на электроэнергию до предела нагружает ERCOT, техасскуюэнергосистему55.

Сегодня Техас использует 28 % возобновляемых источников энергии56 - на 6 % больше, чем США в целом.57 Но без дополнительных 10 гигаватт диспетчерской мощности, которые, возможно, придется получать частично из природного газа, штат может продолжать страдать от разрушительных отключений. В феврале компания BlackRock помогла созвать в Хьюстоне саммит инвесторов и политиков, чтобы помочь найти решение.

Техас и Германия - отличные иллюстрации того, как выглядит энергетический переход. Как я уже писал в 2020 году, переход будет успешным только в том случае, если он будет "справедливым". Никто не поддержит декарбонизацию, если для этого придется отказаться от отопления дома зимой или охлаждения летом. Или если затраты на это будут непомерно высоки.

С 2020 года экономисты стали использовать более точные формулировки для описания того, что на самом деле означает справедливый переход. Одним из важных понятий является "зеленая премия". Это надбавка, которую люди платят за "экологичность": Например, пересаживаясь с автомобиля, работающего на газе, на электромобиль. Чем ниже "зеленая премия", тем справедливее будет декарбонизация, потому что она будет более доступной.

Именно здесь можно с успехом использовать мощь рынков капитала. Частные инвестиции могут помочь энергетическим компаниям снизить стоимость своих инноваций и распространить их по всему миру. В прошлом году BlackRock инвестировал в более чем дюжину таких переходных проектов от имени наших клиентов. Мы сотрудничали с застройщиками в Юго-Восточной Азии, намереваясь построить более гигаватта солнечных мощностей (достаточно, чтобы обеспечить энергией целый город) в Таиланде и на Филиппинах.58 Мы также инвестировали в Lake Turkana Wind Power, крупнейшую в Африке ветроэлектростанцию. Она расположена в Кении и в настоящее время обеспечивает около 12 % выработки электроэнергии в стране.59

Есть и технологии, находящиеся на более ранней стадии, например гигантская батарея "горячий камень", создаваемая компанией Antora Energy. Компания нагревает блоки углерода с помощью ветра или солнечной энергии в те периоды дня, когда возобновляемые источники энергии дешевы и многочисленны. Эти "тепловые батареи" нагреваются до 2400 градусов по Цельсию и светятся ярче солнца.60 Затем это тепло используется для круглосуточного питания гигантских промышленных объектов, даже когда солнце не светит или ветер не дует.

Компания BlackRock инвестировала в Antora через Decarbonization Partners - партнерство с инвестиционной компанией Temasek. Наше финансирование поможет компании Antora расширить масштабы и поставлять промышленным потребителям энергию с нулевым уровнем выбросов на миллиарды долларов.61 (В один прекрасный день их тепловые батареи могут помочь решить проблему диспетчерского энергоснабжения, с которой столкнулись Техас и Германия, - но без выбросов углерода).

Последняя технология, на которой я остановлюсь, - это улавливание углерода. В прошлом году один из инфраструктурных фондов BlackRock инвестировал 550 миллионов долларов в проект под названием STRATOS, который станет крупнейшей в мире установкой прямого улавливания воздуха после завершения строительства в 2025 году.62 Среди наиболее интересных аспектов проекта - то, кто его строит: Occidental Petroleum, крупная техасская нефтяная компания.

Энергетический рынок не поделен так, как думают некоторые, с жестким разделением между производителями нефти и газа с одной стороны и новыми компаниями, работающими в сфере чистой энергетики и климатических технологий, с другой. Многие компании, например Occidental, занимаются и тем, и другим, и это одна из главных причин, по которой BlackRock никогда не поддерживал продажу акций традиционных энергетических компаний. Они также являются пионерами в области декарбонизации.

Сегодня BlackRock инвестирует более 300 миллиардов долларов в традиционные энергетические компании от имени наших клиентов. Из этих 300 миллиардов долларов более половины - 170 миллиардов долларов - находится в США.63 Мы инвестируем в эти энергетические компании по одной простой причине: это деньги наших клиентов. Если они хотят инвестировать в углеводороды, мы предоставляем им все возможности для этого - точно так же, как мы инвестируем примерно 138 миллиардов долларов в стратегии перехода к энергетике для наших клиентов. Это часть работы управляющего активами. Мы следуем мандатам наших клиентов.

Но когда речь заходит об энергетике, я также понимаю, почему у людей разные предпочтения. Декарбонизация и энергетическая безопасность - вот два макроэкономических тренда, определяющих спрос на расширение энергетической инфраструктуры. Иногда они конкурируют между собой. В других случаях они дополняют друг друга, например, когда одна и та же современная батарея, которая снижает уровень углерода в вашей сети, может также уменьшить вашу зависимость от иностранной энергии.

Суть в следующем: Энергетический переход не идет по прямой линии. Как я уже неоднократно писал, в разных частях света он происходит по-разному и разными темпами. Наша задача в BlackRock - помочь клиентам ориентироваться в серьезных изменениях на энергетическом рынке, где бы они ни находились.

Следующая трансформация BlackRock

Один из способов, с помощью которого мы помогаем нашим клиентам ориентироваться на бурно развивающемся рынке инфраструктуры, - это трансформация нашей компании. В начале этого раздела я писал о владельцах аэропорта Гатвик, компании GIP. В январе BlackRock объявила о наших планах по их приобретению.

Почему именно GIP? Собственный инфраструктурный бизнес BlackRock быстро рос в течение последних нескольких лет. Но чтобы удовлетворить спрос, мы поняли, что должны расти еще быстрее.

Не только правительствам, находящимся в долговой яме, необходимо найти альтернативные источники финансирования для своей инфраструктуры. Частные компании тоже нуждаются в этом. Во всем мире существует огромное количество объектов инфраструктуры, которыми владеют и управляют исключительно частные компании. Вышки сотовой связи - хороший пример. Так же как и трубопроводы, по которым поставляется сырье для химических компаний. Все чаще владельцы этих активов предпочитают привлекать финансового партнера, а не нести все расходы на инфраструктуру на своем балансе.

Я размышлял об этой тенденции и позвонил своему старому коллеге Байо Огунлеси.

Мы с Байо начинали свою карьеру в финансовой сфере в инвестиционном банке First Boston. Но наши пути разошлись. Я потерял 100 миллионов долларов на серии неудачных сделок в First Boston и... ну, никому не нужно слушать эту историю снова. Но она привела меня (и моих партнеров по BlackRock) к созданию более совершенного управления рисками на рынках с фиксированным доходом. Тем временем Байо и его команда стали пионерами современного инфраструктурного инвестирования на частных рынках.

Теперь мы планируем вновь объединить наши усилия. Я думаю, что в результате наши клиенты получат больше возможностей для инвестирования в инфраструктуру, благодаря которой у нас горит свет, летают самолеты, движутся поезда, а сотовая связь работает с максимальным количеством баров.

Подробнее о работе BlackRock в 2023 году

В этом письме я поделился своим мнением о том, что рынки капитала будут играть еще большую роль в мировой экономике. Им придется это сделать, если мир захочет решить проблемы, связанные с инфраструктурой, долгами и пенсионным обеспечением. Это главные экономические проблемы середины XXI века. Для их решения нам понадобится мощь капитализма.

BlackRock вписывается в эту историю благодаря нашей работе с клиентами. Мы хотим, чтобы они хорошо ориентировались в этих тенденциях, поэтому мы стараемся как никогда поддерживать связь с нашими клиентами.

За последние пять лет тысячи клиентов от имени миллионов частных лиц доверили BlackRock управление более чем 1,9 триллиона долларов США в виде новых чистых активов. Тысячи клиентов также используют наши технологии, чтобы лучше понимать риски в своих портфелях и поддерживать рост и коммерческую гибкость своего собственного бизнеса. Многолетний органический рост, а также долгосрочный рост рынков капитала лежат в основе наших клиентских активов в размере $10 трлн, которые в 2023 году вырастут более чем на $1,4 трлн.

В хорошие и плохие времена, независимо от того, ориентированы ли клиенты на увеличение или уменьшение риска, наш постоянный органический рост, лидирующий в отрасли, демонстрирует, что клиенты консолидируют все больше своих портфелей в BlackRock. В 2023 году наши клиенты предоставят нам 289 миллиардов долларов США в виде новых чистых активов в период быстрых перемен и значительного снижения риска портфелей.

Дифференцированная бизнес-модель BlackRock позволила нам продолжать расти вместе с нашими клиентами и поддерживать положительный органический рост базовых комиссионных. Мы росли независимо от рыночной конъюнктуры и даже тогда, когда большая часть отрасли испытывала отток средств.

Я вспоминаю 2016 и 2018 годы, когда неопределенность и осторожные настроения повлияли на инвестиционное поведение институтов и частных лиц. Многие клиенты снизили риск и перешли на денежные средства. BlackRock поддерживал связь с нашими клиентами. Мы строго следили за инвестиционными показателями, внедряли новые продукты и технологии, а также предоставляли консультации по формированию портфеля. Когда клиенты были готовы вернуться к более активной работе на рынках, они сделали это вместе с BlackRock, что привело к новым рекордам по притоку клиентов и росту органических базовых комиссионных на уровне или выше нашего целевого показателя.

Потоки и органический рост базовых комиссионных ускорились до конца 2023 года. В четвертом квартале общий чистый приток составил 96 миллиардов долларов, и мы вступили в 2024 год с большим импульсом.

В 2024 году я планирую делать то же, что и в 2023-м, - проводить много времени в разъездах, посещая клиентов. Я уже совершил несколько поездок в США и по всему миру, и сейчас как никогда ясно, что компании и клиенты хотят работать с BlackRock.

Компании, в которых мы инвестируем от имени наших клиентов, ценят то, что мы обычно предоставляем долгосрочный и стабильный капитал. Мы часто инвестируем на ранних этапах, и мы остаемся инвесторами на протяжении всех циклов, будь то долговые обязательства или акционерный капитал, до или после IPO. Компании признают глобальные связи, бренд и опыт BlackRock на всех рынках и в разных отраслях. Это делает нас ценным партнером и, в свою очередь, способствует поиску источников и эффективности, которые мы можем обеспечить для клиентов.

За последние 18 месяцев мы нашли и реализовали ряд сделок для клиентов. Помимо проекта прямого захвата воздуха STRATOS, наши фонды сотрудничали с AT&T в рамках СП Gigapower по созданию широкополосной связи в населенных пунктах по всей территории США. Мы также сделали инвестиции по всему миру, в том числе в Brasol (Бразилия), AirFirst (Южная Корея), Akaysha Energy (Австралия) и ветряную электростанцию Lake Turkana (Кения).

Наша способность находить сделки для клиентов является основным фактором спроса на стратегии частных рынков BlackRock. В 2023 году чистый приток средств в эти стратегии составил 14 миллиардов долларов, что обусловлено развитием инфраструктуры и частного кредитования. Мы по-прежнему ожидаем, что эти категории будут основными драйверами роста в альтернативных инструментах в ближайшие годы.

Наши знания и опыт в области активных инвестиций и высокие инвестиционные показатели также выгодно отличают BlackRock на рынке. В 2023 году мы наблюдали чистый приток активных инвестиций на сумму около 60 миллиардов долларов по сравнению с оттоком в отрасли.

В сфере ETFs BlackRock обеспечила лидирующий в отрасли чистый приток средств в размере 186 миллиардов долларов в 2023 году. Наше лидерство в индустрии ETF - еще одно свидетельство нашей глобальной платформы и связи с клиентами.

На каждом рынке мы убеждаемся, что если мы можем сделать инвестирование более простым и доступным, мы быстро привлечем новых клиентов. Мы используем цифровые платформы на местных рынках, чтобы обеспечить более широкий доступ к инвестициям и ускорить органический рост ETFs iShares.

В регионе EMEA BlackRock поддерживает накопительные планы ETF для конечных инвесторов, сотрудничая со многими банками и брокерскими платформами, включая Trade Republic, Scalable Capital, ING, Lloyds и Nordnet. Эти партнерства помогут миллионам людей получить доступ к инвестициям, инвестировать на долгосрочную перспективу и достичь финансового благополучия.

В 2023 году мы также объявили о наших миноритарных инвестициях в компанию Upvest, которая поможет внедрить инновации в способы доступа европейцев к рынкам и сделать начало инвестирования более дешевым и простым.

Кроме того, мы сотрудничаем с ведущим британским цифровым банком Monzo, предлагая его клиентам наши продукты через приложение с минимальными инвестициями до 1 фунта стерлингов. Благодаря этим отношениям мы развиваем нашу франшизу iShares ETF, чтобы значительно расширить доступ к глобальным рынкам.

Позвольте мне также сказать несколько слов об Аладдине. Он остается языком портфелей, объединяющим всю компанию BlackRock и обеспечивающим технологическую основу для обслуживания клиентов на всей нашей платформе. И Aladdin - это не только ключевая технология, которая обеспечивает работу BlackRock, но и многих наших клиентов. Потребность в интегрированных данных и аналитике рисков, а также в просмотре всего портфеля на публичных и частных рынках способствует росту годовой стоимости контракта (ACV).

В 2023 году наш доход от технологических услуг составит 1,5 миллиарда долларов. Клиенты стремятся расти и расширяться с помощью Aladdin, что отражается в активной деятельности по сбору урожая, причем более 50 % продаж Aladdin приходится на многопрофильные продукты.

Заглядывая в будущее, мы видим, что повторное рискование портфелей клиентов создаст огромные перспективы для наших франшиз на публичном и частном рынках. А интегрированные технологии будут необходимы, чтобы помочь клиентам быть проворными и работать в масштабе.

Сейчас наступили времена, когда инвесторы вносят широкие изменения в способы формирования портфелей. BlackRock помогает инвесторам формировать "портфель будущего" - портфель, объединяющий публичные и частные рынки и имеющий цифровые технологии. Мы рассматриваем эти изменения как катализаторы. Благодаря диверсифицированной инвестиционной и технологической платформе, которую мы создали, мы обеспечили себе структурный рост в ближайшие годы.

Позиционирование нашей организации на будущее

Так же как мы постоянно внедряем инновации и развиваем наш бизнес, чтобы быть впереди наших клиентов, мы также развиваем нашу организацию и нашу команду руководителей.

В начале этого года мы объявили об изменениях, направленных на переосмысление нашего бизнеса и преобразование нашей организации, чтобы лучше предугадывать потребности клиентов и формировать BlackRock таким образом, чтобы клиенты могли продолжать получать от нас те знания, решения и результаты, которые они ожидают.

На протяжении многих лет BlackRock работала с клиентами по всему портфелю, хотя и различала структуры продуктов для ETF, активных взаимных фондов и отдельных счетов.

Теперь традиционные границы между продуктами размываются. Клиенты создают портфели, в которых органично сочетаются активные и индексные стратегии, включающие ликвидные и неликвидные активы и охватывающие государственные и частные рынки, в рамках структур ETF, взаимных фондов и отдельных счетов.

BlackRock сыграла решающую роль в расширении рынка ETF, сделав их доступными для большего числа инвесторов и предложив новые классы активов (например, облигации) и инвестиционные стратегии (например, активные). В результате этого успеха ETF перестали быть просто концепцией индексации - они становятся эффективной структурой для целого ряда инвестиционных решений.

Мы всегда рассматривали ETF как технологию, облегчающую инвестирование. И так же, как наша технология Aladdin стала основой управления активами, так же развиваются и ETF. Вот почему мы считаем, что внедрение нашего опыта в области ETF и индексов в рамках всей компании ускорит рост iShares и всех инвестиционных стратегий BlackRock.

Благодаря новой архитектуре мы станем более оперативными и тесно связанными с клиентами, чтобы обеспечить лучший опыт, лучшие показатели и лучшие результаты".

Выбор при голосовании

Здоровые рынки капитала зависят от непрерывной обратной связи между компаниями и их инвесторами. Более десяти лет компания BlackRock стремится улучшить эту обратную связь для наших клиентов.

Для этого мы создали ведущую в отрасли программу управления, которая направлена на привлечение компаний-объектов инвестиций к решению вопросов, затрагивающих долгосрочные экономические интересы наших клиентов. Это требует понимания того, как компании могут ориентироваться в рисках и возможностях, с которыми они сталкиваются - например, как геополитическая фрагментация может изменить цепочки поставок или как повышение стоимости заемных средств может повлиять на их способность обеспечить устойчивый рост прибыли.

Для этого мы создали одну из крупнейших команд по управлению, которая взаимодействует с компаниями, часто вместе с нашими инвестиционными командами, потому что мы никогда не верили в то, что отрасль полагается на рекомендации нескольких консультантов по доверенности. Мы знали, что наши клиенты будут ожидать от нас принятия независимых решений по голосованию по доверенности, основанных на нашем постоянном диалоге с компаниями - философия, которая и сегодня лежит в основе наших усилий по управлению. Для наших клиентов, которые доверили нам эту важную обязанность, мы продолжаем неуклонно продвигать от их имени разумную практику корпоративного управления и финансовую устойчивость компаний-объектов инвестиций.

А для наших клиентов, которые хотят играть более непосредственную роль в процессе голосования по доверенности, мы продолжаем внедрять инновации, чтобы предоставить им больше возможностей для выбора. В 2022 году BlackRock первым в нашей отрасли запустил Voting Choice - возможность, позволяющую институциональным инвесторам участвовать в процессе голосования по доверенности. Сегодня около половины активов наших клиентов, находящихся под управлением индексных акций, имеют доступ к Voting Choice. А в феврале мы запустили пилотный проект в нашем крупнейшем базовом фонде S&P 500 ETF, впервые предоставив возможность голосовать по доверенности индивидуальным инвесторам.

Мы приветствуем эти дополнительные голоса в корпоративном управлении и считаем, что они могут еще больше укрепить демократию акционеров. Я считаю, что больше владельцев активов смогут эффективно участвовать в этом важном процессе, если они будут хорошо информированы. Мы воодушевлены их участием и продолжающейся трансформацией экосистемы голосования по доверенности, но по-прежнему считаем, что отрасль выиграет от появления дополнительных консультантов по доверенности".

Стратегия долгосрочного роста

На протяжении 36 лет компания BlackRock лидирует, прислушиваясь к мнению наших клиентов и развиваясь, чтобы помочь им достичь долгосрочных результатов. Это стремление лежит в основе всего, что мы делаем как компания, будь то открытие новых рынков с помощью iShares, новаторское консультирование по всем портфелям, запуск Aladdin на рабочих столах инвесторов и многое другое. Клиенты лежат в основе нашего мышления и нашей стратегии роста, определяя инвестиции, которые мы делаем во все наши бизнесы.

Сочетание технологий и консультационных услуг, а также возможностей ETF, активных и частных рынков позволяет нам обеспечивать лучший клиентский опыт, что приводит к тому, что клиенты консолидируют больше своих портфелей в BlackRock или привлекают нас для аутсорсинговых решений. Мы считаем, что это, в свою очередь, обеспечит дальнейший дифференцированный органический рост в будущем.

Как и каждый год, наше руководство и Совет директоров потратили время на оценку нашей стратегии роста. Мы ставим перед собой задачу: какие возможности создаст эта экономическая среда для BlackRock и наших клиентов, что еще мы можем сделать, чтобы удовлетворить и предвосхитить их потребности? Как мы можем развивать нашу организацию, операционную структуру, инвестиционные возможности и модели обслуживания и при этом оставаться лидерами отрасли?

Мы уверены в нашей стратегии и в нашей способности реализовать ее с помощью масштаба и дисциплины расходов. Наша стратегия по-прежнему направлена на развитие Aladdin, ETFs и частных рынков, сохранение альфа-активности в основе BlackRock, лидерство в области устойчивого инвестирования и консультирование клиентов по всему портфелю.

Мы постоянно осуществляем внутренние инвестиции для органического роста и повышения эффективности, инвестируя в частные рынки, ETF, технологии и решения для всего портфеля, опережая возможности клиентов.

На частных рынках мы готовы использовать тенденции структурного роста. Будь то удовлетворение спроса на столь необходимую инфраструктуру или растущая роль частного кредитования по мере того, как банки и государственные кредиторы уходят с рынка среднего бизнеса, частный капитал будет играть важную роль. Компания BlackRock способна захватить долю благодаря своему масштабу, собственным разработкам и послужному списку. Мы считаем, что планируемое приобретение GIP значительно ускорит нашу способность предлагать клиентам возможности частных рынков.

В области ETF мы будем продолжать лидировать, расширяя доступ к инвестициям на глобальном уровне и внедряя инновации. ETF - это адаптируемая часть финансовой технологии, и со временем мы смогли сделать с ее помощью больше, чем просто сделать инвестирование более доступным. Мы смогли обеспечить лучшую ликвидность и выявление цен на более непрозрачных рынках. Один из недавних примеров - предложение людям доступа к биткойну через ETF.

ETF получили невероятное развитие в США, а лидером в этой области стала компания iShares. Мы считаем, что глобальное распространение ETF должно ускориться, поскольку каталитические тенденции, которые мы наблюдали в США несколько лет назад, такие как рост платного консультирования и модельных портфелей, только начинают укореняться. Почти половина чистого притока iShares в 2023 году пришлась на наши ETF, котирующиеся на международных рынках, во главе с чистым притоком iShares в Европе в размере 70 миллиардов долларов.

Активное распределение активов, выбор ценных бумаг и управление рисками неизменно являются ключевыми элементами долгосрочной доходности. Наши активные команды по работе с несколькими активами, фиксированным доходом и акциями имеют все возможности для использования широких возможностей, возникающих в связи с новыми процентными ставками и потенциально более нестабильным режимом. Мы особенно рады возможностям в сфере фиксированного дохода и тому, как искусственный интеллект повышает эффективность нашего бизнеса по систематическому инвестированию.

Фиксированный доход будет играть все большую роль в формировании целых портфелей с более высокой доходностью и лучшим потенциалом доходности по сравнению с условиями низких ставок последних 15 лет. Сейчас, когда ставка по 10-летним казначейским облигациям США находится вблизи средних долгосрочных значений, клиенты пересматривают распределение облигаций.

BlackRock занимает выгодное положение благодаря диверсифицированной платформе фиксированного дохода. Мы не собираемся ограничиваться только индексами, которыми мы управляем почти на 1,7 триллиона долларов. Или просто активными, где мы управляем более чем 1 триллионом долларов. Некоторые из наиболее интересных разговоров о портфелях происходят с аллокаторами, которые сочетают ETF с активными или используют инновации, такие как наши активные ETF, для профессионально управляемых решений по доходам.

Во всех классах активов потребность в интегрированных данных, технологиях и управлении рисками будет продолжать стимулировать спрос на Aladdin. Благодаря динамичной экосистеме, насчитывающей более 130 000 пользователей, платформа Aladdin постоянно внедряет инновации и совершенствуется. Инвестиции в ИИ-пилоты Aladdin, повышение открытости, поддерживающее партнерство с экосистемой, и развитие решений для всего портфеля будут способствовать дальнейшему росту ценности Aladdin.

Для нас большая честь, что наши клиенты доверили нам 289 миллиардов долларов новых чистых активов в 2023 году. В последние несколько месяцев мы наблюдаем более позитивные настроения и тональность на рынках и среди клиентов, которые, по моему оптимизму, сохранятся до конца 2024 года.

Наша способность адаптироваться, развиваться и расти принесла нашим акционерам общую прибыль в размере 9 000 % с момента IPO в 1999 году. Это значительно превышает доходность S&P 500 в 490 % и является показателем бизнес-модели, служащей всем нашим заинтересованным сторонам.

Совет директоров

Совет директоров BlackRock играет неотъемлемую роль в нашей стратегии, нашем росте и нашем успехе.

Разнообразие опыта и знаний наших директоров позволяет нам вести содержательные дискуссии и обсуждения. На каждом заседании директора рассматривают компоненты нашей долгосрочной стратегии и ведут конструктивный диалог с руководством компании о стратегических возможностях, приоритетах и рисках, с которыми сталкивается бизнес BlackRock. Этот диалог в конечном итоге подталкивает нас к принятию иногда тактических, а иногда трансформационных мер, направленных на создание лучшей BlackRock. К ним относятся два трансформационных шага, которые мы предприняли в январе: стратегическую реорганизацию нашей организации и соглашение о приобретении GIP.

Эти два преобразования являются крупнейшими с момента приобретения нами Barclays Global Investors почти 15 лет назад.

После закрытия сделки по приобретению GIP мы планируем, что Байо Огунлеси войдет в состав нашего Совета директоров. Со временем мы продолжим расширять состав Совета директоров, чтобы он отражал широту нашего глобального бизнеса и служил нам ориентиром в развитии, опережая потребности наших клиентов.

Заключительное замечание

За последние 36 лет компания BlackRock превратилась из компании из восьми человек в крошечном офисе на Манхэттене в крупнейшего управляющего активами в мире. Но наш рост - это лишь малая часть гораздо более масштабной истории успеха.

Это часть той же истории, в которой мои родители безбедно живут на пенсии после 50 лет упорного труда. Это та же история, благодаря которой Америка смогла пережить кризис слияний и поглощений 1980-х годов и финансовый кризис 2008 года - и восстановиться быстро и с растущей силой.

И это та история, которая, надеюсь, охватит больше людей по всему миру. Страны, которые могут перерасти свои долги. Города, которые могут позволить себе запитать больше домов и построить больше дорог. Рабочие, которые смогут достойно прожить свои золотые годы.

Все эти истории возможны только благодаря силе рынков капитала и людям, которые достаточно надеются, чтобы инвестировать в них.

ICT Mentorship Core Content - Month 06 - High Probability Swing Trade Setups In Bull Markets

2024-02-21T13:47:58.908Z

Welcome back, folks! This is Lesson Four.The 5th of February, 2017 Content for the ICT Mentorship.This month's topic is swing trading, and we're going to be specifically teaching high probability swing trade setups in bull markets.**

Okay, as a reminder, when we're looking at price, we have to think algorithmic and refer to the PD array matrix. So without going into great detail because of study purposes only, I'm including this slide because I don't know when you're going to be watching this video again. So be mindful that we're looking for these arrays in difference to the premium or discount spectrum.

**Okay, bullish:**

- Monthly
- Weekly
- Daily sequential

**Monthly Charts:**
When you're looking at the monthly charts of the asset class that you're studying or doing your analysis on, what you're looking for is a discount array that has shown to induce buying. It's going to be evidenced by price moving higher. In other words, we're looking for displacement off of a discernible discount array. That means it could have been a bullish order block, an old low, an old high, it could have reacted after closing in a fair value gap or a void, or it could be bouncing off of a breaker.

**Weekly Chart:**
On the weekly chart, we're looking for the same thing, just on a lower timeframe. We're outlining discount arrays and looking for a discount array that has shown a willingness to induce buying. That's going to be, again, evidenced by price moving higher.

**Daily Chart:**
Much in the same way, we're looking for discount arrays to show evidence that there are buying in the marketplace that you're under study, and it's going to be seen with moving higher in price. In all time frames, down candles provide new support to price and little to no weakness is seen.

Okay, when the monthly is bullish, in other words, we have displacement, prices already moved higher, the weekly has done so as well, and the daily has done so, in other words, you can see displacement or a rally or an impulse swing on all time frames - the monthly, weekly, and daily. This is the procedure you're going to be looking to follow.

You're going to buy all daily bullish discount arrays. That is a bullish mitigation block, bullish breaker, liquidity void, fair value gap, bullish order block, rejection block, and/or an old low or high. And you're going to be buying four-hour bullish discount arrays that are equivalent to those that are listed here.

Now, when the monthly, weekly, and daily are all indicating higher prices, that means it's making higher highs and higher lows, it's an obvious uptrend. You're going to be looking for daily and four-hour discount arrays to trade at every single time it trades down to them. We're expecting bullishness; we're anticipating an injection of buying volatility so the expansion should be on the upside.

Now, for conditions where the monthly has shown a willingness to go higher or displacement or impulse price swings been seen, the weekly has shown an impulse swing higher as well, but now say the daily chart is under correction. We don't see an impulse swing higher, it's actually coming low, it's trading lower now, what will we do in this condition? Well, you're going to be buying daily bullish discount arrays at or nested in weekly discount arrays.

So when we see bullish order blocks or if we see liquidity voids or mitigation blocks below current market action, they may occur at an area at a nested weekly bullish order block may be seen or a weekly liquidity void or fair value gap. So we're going to be looking for daily bullish discount arrays at or inside a level that will be seen from a weekly discount array. So we're going to be coupling the higher timeframe levels; they may be overlapping or having a confluence of levels.

When the monthly and weekly are bullish but the daily is correcting lower, all indications on the daily chart it would look like probably a better market or a steep correction lower, all we're going to be doing is in these conditions we're going to be looking at discount arrays on the daily at or inside nested weekly discount arrays, and we'll buy four-hour bullish discount arrays at daily and or nested weekly bullish discount arrays. In other words, all this is saying is on the daily and the four-hour we're going to look for bullish order blocks, bullish breakers, fair value gaps below the market price, liquidity voids to close in on the range - basically optimal trade entry - and we're going to be doing that at levels that are seen on the weekly chart, and it may nest with an old daily discount array but it doesn't have to. Primarily, we're going to be looking for a level on the weekly to trade at.

When to avoid buying discount arrays on the daily? Well, if you see a daily post a higher high and then it's rejected and it breaks down with its market structure, you're probably looking at a development of a bearish breaker and you do not want to be buying against that type of condition so that would negate this bullish monthly, weekly, daily sequential.

Okay, when the monthly is bullish and the weekly is correcting and the daily is correcting, we'll still be buying daily bullish discount arrays at or nested in the monthly discount array. That means there may be a monthly bullish order block that is trading down into or it's trading to close in a monthly liquidity void or fair value gap or maybe trading back to an old high or an old low, but we're going to be getting our information from the monthly chart so while the weekly and daily may look bearish if the monthly still has its conditions that it showed a displacement higher that means on a longer timeframe they're bullish, they've been buying all it's requiring is the weekly in the daily to retrace lower to get another long-term buying opportunity and that's what you'll be focusing on by looking at nested or monthly discount arrays trading only at those buying at that level.

And we can buy 4-hour bullish discount arrays at weekly and or nested monthly bullish discount arrays.

Avoid buying weekly discount arrays if the weekly has just posted a higher high and rejected that price high, and you're probably seeing a bearish breaker on a weekly chart and you don't want to be trading in this monthly, weekly, daily sequential in that condition.

Okay, so let's take a look at this example. We're going to be looking at silver. We're going to outline some of these ideas and give you some examples on what this looks like for high probability swing trading.

Okay, folks, we're looking at the monthly chart of silver. Now I'm going to take some liberty here because I'm pretty confident that the majority of you are listening that are in this mentorship, I've been aware that I've been calling for silver to be bullish. Okay, I was expecting bullishness back in 2015 and also expected some bullishness around that 1600 level after the retracement that was seen in 2016. But with that said and noted, I want you to take a look at the monthly chart here. We're going to outline some things. Now, I'm going to assume for a moment that you're going to permit me the liberty of discussing this without having to hide all of the price action

. I'm going to hang my hat on the fact that I was already expecting these things and you know about it because I've already talked about it in advance. So we're not going to have to do additional work in hiding things because they were already in video content shared before the fact in terms of expecting higher prices on silver. But when we're looking at silver...Okay, I want you to take a look at what we have done historically in the last 10 years or so. We had a really big run-up in 2009 and 2011, and we saw price break away in here. We've had a really huge surge in silver there. Price came all the way back down and closed in that area, that little gap in here, that's what price came down and hit. Okay, so we're gonna be mindful of that. We can see the historical reference point which caused this low to form and why I was looking for silver to be bullish back then anyway. But is this our range or determination or we had a market profile that's trending? Are we in a consolidation?

Now, obviously, there's been a rather large displacement. This swing high has been violated here, and this occurred back in April 2016. So April broke that swing high here, there was a nice big displacement higher, so there was a big move in silver in 2015 and we carried over into 2016. Price comes back down, consolidates, and has another expansion here, trades all the way back up into these highs. Now we have created a range, we have this low to this high. Now we know all during this time period which we were bullish on silver nonetheless anyway. So we have monthly breaking market structure, big displacement in price, we even took out another swing high back here, so monthly is bullish, okay even while it's all correcting lower here, all these down candles, this high being broken, big displacement off the 1400 level and we broke market structure on this high here as well, so we have a bullish monthly, okay.

So we're going to outline a few things on this chart. I'm just going to use horizontal lines here to save some time and make things easy to see. Alright, so we have the 1560 level that last big down candle in here, the actual high on soon be fair let you know what it is. The high comes in at 15.56 so if we're above price we look for it to get to the nearest round number which would be a 60 level. You can expect it to get down to 50. When market price is above your level you're looking for you want to be conservative and try to not expect that exact level to be hit so we're having 611 here, it could be 1580 it could have been used as well but nonetheless we'll drop down into a weekly chart and see the importance of all that.

And we have our high back here, so we have our low but we're going to stick it 1400 because that was the level it keyed off of and it's not that big of a difference in terms of where we're looking for we have a range defined here and I'm going to take the shaded area off because we've already arrived at we are in a trending environment because it's wanting to move higher it's not like sitting in this little tiny little consolidation here it really moved on the monthly so there's big money flowing into silver it has been since 2015. Okay here we are with the silver chart on a weekly basis and here's that move away from that 1400 area and here's our 1560 level anticipating a move to that level for the monthly bullish order block but now look what we have we have another level in here for the weekly.

So you have one two down candles right before a nice big surge in price so this level begins at the high and we would use the opening on this candle as a conservative price point as well but we're going to be fair just use the high and that also puts us below these candles bodies back here we'll refer to that in a couple minutes but look at the price how it comes down hits this level here, okay right in here. Now think about what we're seeing here, we have the monthly breaking a short-term high and price rallying higher through and then and the weekly starts trading lower in the same time that we expect the monthly to send price higher so while there's a retracement lower on the weekly chart while the monthly is bullish what we do is we wait for price to trade back down into a level that was discerned by the monthly okay while monthly is bullish we're seeing weekly prices trading softer and price comes back down into a weekly bullish order block which is the last two down candles in here so we can highlight that because now on a weekly chart we can see this level becomes a valid order block we can keep that level at 15 60 but just to keep things clear I'm going to adjust as we go.

So we have this level here price hits it reacts aggressively and then price trades all the way up into making that high and then we have since seen that monthly chart correcting now just because the monthly chart is correcting doesn't mean it hasn't changed its underlying bullishness but look at the weekly chart the weekly chart is moving lower so now we have a monthly weekly daily sequential where the monthly is bullish and the weekly is bearish and it goes without saying that the daily would be bearish in here as well but you would be expecting price to trade back down into a monthly level.

So we have all these down moves in the weekly the sequential says for monthly weekly and daily if the weekly is bearish while the monthly is bullish you have to wait for price to trade back down into what a monthly discount array that was the 1560 level that we identified price trades down into that 1560 level low comes in at 1560 and raleigh's away notice also it trades down below an old low and rejection block below the bodies of these candles trades through it takes another short term low here so there's sell side liquidity and a gap between price moving up from here left it open because it didn't go down all the way to this level again on this low so it closed in that gap and price surged away what we're going to do is we're going to look at in this time frame here from the formation of the high all the way down to this level here we're going to drop down into a daily time frame and we're going to use the monthly weekly and daily sequential okay.

So we have the daily chart here you can see how it's been trading lower lower lower lower lower and until it hits that monthly bullish order block we don't see the reaction that we would expect for bullishness but we did keep seeing lower prices here you can be a buyer okay on this regardless of it being correcting lower okay when the monthly is bullish and the weekly and daily are bearish you're going to wait for your best opportunity to trade down into the monthly level if the monthly is bullish and the weekly is bullish okay let's go back out to a weekly chart price is trading down into that monthly level and it's also inside of a weekly bullish order block as well so now we have the monthly chart and the weekly chart in agreement so now we can look at the daily chart when it's in correction or going lower we're trading off of a weekly and or monthly nested order block to be a buyer on the daily time frame and every time price trades down into the down candles on a daily chart we can be a buyer because we have monthly and weekly in alignment the discount array for monthly and weekly are supporting price or we anticipate that they are supporting price or that they will support price so as price starts to make higher highs okay we note every down candle okay and I'm going to do that now and this is just to illustrate when price is creating down candles you want to be noting them and what it'll do is it'll give you all of the now we have a new one from yesterday or Thursday rather and we also have to note the openings of the candles okay anything more I think would be overkill.

So we have our levels here we would expect to see bullishness and they're not zones okay their specific price levels the openings and the highs on the down candles that's what we're looking at.

So now at this moment we're going to take our little shaded area off and we'll create another shaded area right from this low and to present time okay.

So now we're going to drop down into our executable time frame which is the four-hour okay so we have all of our daily highs on our down candle and the openings on those down candles and the same thing is done now also on the four-hour time frame you're gonna see how amazing the precision is on this because what we've done is we've used the sequential for monthly weekly and daily and use those ideas with the pd array matrix only buying on discount and I'll show you what that looks like also by applying a tool but look at all of the down candles okay all the down candles right before a big surge in price.

We're going to put it with horizontal lines in here so it just stands out and pops off the chart okay we have this down candle price hits it rallies two down candles in here using the bodies not the wick hits it rallies okay down candle right in here hits it trades away creates a new high okay.

We have this down candle here it rallies through creates a new high trades down into it but south side liquidity would be where back here so it wouldn't hit your uh stopper and I got you have to friend the trade around those ideas again these are swing trading folks it's not day trading so we have a level that's traded at this point here it rallies does it create a new high no actually fails so now we have to wait price trade back down into what the daily look at the reaction here remember those little hyphenated uh lines they're not elongated horizontal lines I'm showing you here with the blue lines the blue lines I'm highlighting they're four hour these little hyphenated or shortened trend lines okay they're the daily bullish order blocks or down candles at the highs or their openings look how price trades down through the bullish order block that would be seen on the four hour here it violates it here but what's it do it only comes back down to what the daily look at the sensitivity there boom explodes okay price rallies up consolidates a little bit in here and then rallies away so now once we have this rally through look what it's done it's broke a high okay so it's confirmed that has done what it's broken and high so therefore there's real buying going on so now we can go back and look at the candles in here on a four-hour basis we have one right there okay but it doesn't get down to it but it does trade back down into the daily bullish order block and that's what you see there price hits it rallies away we have a small little bullish order block right there last down candle price comes out hits it here rallies away and creates a higher high so now we're going to look for what we're going to look for the down candle prior to this high being broken up go back down what do you see you see this down candle right in here and it's also a order block on the daily basis so price comes down hits that level and then boom you get that search this was that last little bit on Friday and why I told you I thought that we'd get to that 1800 level on silver and that was the catalyst for it all okay now you can see quickly why I do not share my charts like this every single time I do analysis because when I do my analysis I have this number of lines on there now obviously as you go through and you start moving away I mean you wouldn't have this or this or any of the other levels below it you can keep your charts rather clean and keep the most close proximity levels on your chart but by having these levels in mind you know where the price may reach for and when you go back and you watch all my old stuff even back when I was on baby pips when I was saying that I was expecting a certain level to be sensitive it was all these types of things being employed now again I'm taking liberty here and saying that you know I can talk about this market like I am doing here and for someone that has never had any exposure to me or hasn't been paying attention to me in the last year or so about silver being bullish this would look like cherry picking hindsight all that business okay but we've talked about silver I actually gave you on a daily time frame when we do our uh recaps and daily entries you can actually see me drawing the levels here saying I want to see price stay above that level here and you know we had a level here that I noted I said I want to see price stay above that and all these levels are in your charts and when we talked about silver we looked at 1800 I was talking about 1800 for a while I also talked about being interested in being a buyer at 600 months and months ago you know and even though we traded down to a low of 1566 look at the sensitivity if you look at the 1600 level you look at sixteen hundred and that's pretty much the buy and you see that big big move up so you know ten thousand dollars worth of uh profit potential there if you're uh if you're looking to be a buyer at that 1600 and to present levels now if you look at the metals market and the futures contracts uh 1800 was actually hit it actually went above it I think it's 1802 I think it was the intraday high on Friday so when we take our setups off of these ideas okay what we're looking for is okay we have a range at which we want to see price trade from and we know that there are levels on the monthly and there's levels on our weekly chart and there's levels on our daily chart and we key off of those and reduce the risk with the four-hour chart but when we're looking at price like this and it's trading off that level here we have to go and refer back to our range okay so we have our range up here high in the low which we anticipate seeing bullishness and rallying away price shows that willingness to rally but as we look for price to go higher not only are we buying every down candle or we'll buy below an old low like price trades down below and on low in here that's a discount array that's buying below an old low so you pick up sell stops in the form of a counter party for you as a buyer and price runs away from that so you're always looking for where the short term lows are where price could dip down below it and buy that and there's no real order block playing here so as price drops down it's natural to expect this whole scenario that's why sometimes you'll hear me say I think that we're probably going to sweep down below an old low like for instance what I talked about for Friday's intraday price action for the British pound USD pair I expected that low to be violated and rejected and we'd see higher prices while it didn't get all the way up to the actual highs it did give a nice balance intraday which is all based on the ideas that I'm showing you here you have to have an understanding of where price should be drawn to and we're seeing that on the monthly chart for silver and on the weekly chart we saw our levels react and when we see this we have to keep in mind that there's going to be the premium arrays where you have to aim for in other words they're going to be catalysts for you having um resistance in your trades coming to profitability and this is why we had this love over here 1799 or I think of 1798 wasn't it yeah 1798 was the level uh it hit that on Friday beautifully we have a liquidity void in here price trades up into closed in that that's that was the first objective okay and then after this we have a little bit more of this void in here but now think about what we have done we have to consider what what negates our trades if we see a breaker so we have a down candle right before another higher high than it's rejected so we have this range in here this low that's the reason why I called this level here because if you look at the low it comes in at 1797 even if it monkeys around just expands a little bit which is what I was looking for the 1800 level four but it's that level and this level here and that's why I was drawing that line out because this is a breaker in here it made a higher high and failed rejected and broke down so we only look for this initially to go higher now we'll wait and see if the daily chart has a willingness to go higher if it does then we'll know that we're probably going to be looking for the 19 20s and 22s and there on keep on going higher but we would use the monthly and weekly premium arrays to arrive at what the next level would be but while we're trading off of the daily and or four hour each one of these uh charts back in here when it bounced you have this liquidity void that you would be looking to see filled in okay and that closes in at this candles low right here because it's the last stop candle right for the down move so that's where the selling really started happening at that point you see price hits it essentially right here and then pauses creates a buying opportunity again and then price comes down into that candle here here all in the range of this body and then rallies away and one more time dips into it here and then moves away now it took several months for this uh this metal to trade up to that level but that's swing trading it's not overnight it's not intraday it takes several days that's why we have a time horizon of two weeks or longer but preferably two weeks to about a month that's about usually when you'll see uh these trades pan out so hopefully this has been a little bit more insightful than just talking about things in general terms like the teachings I know some of you are just chomping at the bit you just want to have practical application but you can't have practical application without having theory so I'm using examples in markets I already called beforehand and I'm showing you how I use this stuff going into this uh particular pairs and these metals and told you why I believe they were going to go to that level now you have the background behind it what was the catalyst behind it and what you do is you go through your charts and you note all of the uh the discount arrays and you look for those those buying opportunities to get you in sync with what you saw on the monthly and the weekly and the daily and you can reduce down to a four-hour chart for swing trading and really refine all of the levels down to a smaller time frame.

So it keeps your risk small even if you are off the trading desk uh intraday you know what you have a job or running a business you can use a four-hour chart okay just check your charts you know a couple times a day and you only have to check it like an hour before the the kill zones and then you have all kinds of opportunities where you can reduce the risk or look for the liquidity pools to key off of and you don't have to really be a day trader but uh it's not necessary though you can just trade right off the four-hour chart and be fine with that as well okay I'm going to show you how you can apply a tool in MT4 you're going to go to Fibonacci expansion I'm going to click on that and we're going to measure our range so we can keep it in terms of our defining of a PD array matrix so we have our low up to our high drop rate on the high and you're going to drag that back down into the low you just pulled from okay so you have the 100 level the high and the zero low which is the low you're always going to draw it this way it's never going to be inverted like you could do a Fibonacci and all that business like a retracement type thing that's not how you do this okay what you're doing is you're anchoring from a low up to a high and drag down the second line back down to that anchor point okay so it's going to look like this every time a small little triangle if you will to the right okay so we have several levels in here indicated and I'll show you what they look like go into the expansion properties and this is how they are you have the point three Fibonacci extension 30 the one level which is going to be the 100 level okay you just double click on the little area if you want to make any changes change it to whatever you want to classify it 0.20 0.80 point ninety zero and point five which is equilibrium and if you ever wanna just add a level you're gonna click on that type in the numbers I just gave you and type in over here which you want to use as your descriptor and then okay and there you go okay so we have the equilibrium price point here everything north or above it would be the premium PD arrays and from equilibrium below down to the zero level is your discount PD arrays focusing on the range defined here that way you can then work out where your premium arrays are and where your discount arrays are so let's do that here you can see how all this stuff outlines price pretty efficiently okay we're going to make this now you don't need to do this I'm just showing you to illustrate graphically because I know some of you need to see these types of things to make it you know easy to understand so you have basically our PD array matrix in actual price you can see how price comes down into the 30 level that is basically a deep discount the deepest discount is 20. I don't like to see anything less than 20 and premium at 80 deep deep or very expensive if you will premium at the 90 level and I don't like to see any new logs in these levels here and I don't like to take any new shorts down here so if we take our chart and move on over to after we take off our levels now we can go into the weekly now notice what this has done for you okay you have all of these retracements lower lower lower lower okay on a weekly time frame you have a small little bullish order block right in here okay did it pop a little bit but it didn't make a new higher high why look where we're at we're in the premium side of the marketplace on the monthly so our range defined on a monthly basis up here bullish order blocks are not going to be as favorable as if they were down here down candles comes down into a hits it buy the algorithm is allowing price to get down into a discount so traders on an institutional basis can pile on their longs then price will expand and go into a premium if we look at the marketplace in terms of the weekly okay and we look for price to come all the way back down into a level of that 1560 level remember I had that on a monthly basis that weekly order block here even if we weren't looking at the monthly you can see the importance of having this in your charts or at least having it understood in your charts you don't have to draw it out initially you may need to do this you put lipstick on your charts to show like this but over time you will see clearly you don't need to do it you'll know where the premium and discount spectrums are in relative terms to the current trading range you're working but look at the market trades off of this level now it took it to get down into the discount to do this and price rallies up rather aggressively now we're back into the premium side of the spectrum we can go down to a daily time frame also and this is okay you can see how price responds again off the order blocks that are inside of the discount spectrum and all of the order blocks on the premium side of the range you can see how they while they did cause a little bit of buying opportunities in here they had small little pops they are not as strong as they would be is a trader taking them down inside of the lower end of the spectrum for the discount side so you're looking for the the range at which price traded in and when you're up here the buy side is going to be hard to pan out but the bear shorter blocks you can see those actually have a lot of influence on price while we're in the premium side but then we get down to the discount side over here a bearish order block over here doesn't do anything to hold that price because it's in a discount so the algorithm will just keep pressing through and that's what you want to be seeing you want to be seeing all bearish order blocks or up candles right before down moves you want to see them being broken as potential resistance points just giving way and every down candle providing support so hopefully this has been insightful to you guys and helped build some ideas about swing trading um I'm going to give you the sell side of the marketplace in lesson five and then we're going to go into actual uh setup type scenarios where this is just the framework and how to interpret when price is really poised to move in a swing trading mindset but if it isn't doing these types of things you can't just go in here and take an order block or buy a old low once it's been traded below it and assumed it's going to be a swing trade swing trades are by definition very rule based they're not ambiguous okay sometimes day trades can be in rather ambiguous there's going to be a lot of things that can flip back and forth intraday because it's so a noisy time frame when you're looking at these monthly weekly and daily levels there isn't a lot of them so therefore everybody that's been waiting for these levels to be traded to on an institutional basis that's why they're so sensitive because everybody is waiting for that same level institutionally and when they all pile in who are those players they're the the very dogs that make this market run and all we want to do is be a flea on their back and be a part of that move so if you watch and wait for these monthly weekly daily levels when they occur it's hard not to make money doing this so hopefully this has been cycled to you guys until I talk to you next time wish good luck and good trading

ICT Mentorship Core Content - Month 06 - Classic Swing Trading Approach

2024-02-21T13:30:28.353Z

Okay, folks, we're looking at lesson three for the February 2017 content for the ICT mentorship. We're dealing specifically with classic swing trading approach. When defining market conditions, we think in terms of where the price can reach for both in an upward and downward direction. This is the foundation to determining likely market direction.

The PD arrays that have been traded to or executed on most recently indicate the opposite PD array spectrum will be reached for. If discount arrays have provided support for price, probabilities increase that the premium arrays will be sought after above the market price. If premium arrays have provided resistance for price, probabilities increase that discount arrays will be sought below the market price.

Okay, assume this is the market price. This could be in any asset class; it doesn't make a difference. But we're going to specifically talk about, let's say, the Swiss Franc, and we're looking at a monthly chart. What we do is, in reference to the current market price, we define the range that we're presently in, and we look for the nearest bearish mitigation block above us and the nearest bullish mitigation block below us. Now, again, these arrays may not exist in current price action, but this is the spectrum you look through above and below the marketplace in this order.

Above you, you look and see if there's any bearish breakers that have not yet been traded up to, and you look below you for any bullish breakers that have not been traded to. Above you, you look for liquidity voids where prices quickly drawn lower or repriced aggressively fast, leaving a big range of only downside delivery, and conversely, you would look for any liquidity voids below you where price has shown a strong willingness to rally quickly, leaving a poor wake of only buy-side delivery in price. In other words, big ranges up and above current market price, you would look for any fair value gaps. And below you, any fair value gaps, you look for the nearest bearish order block above you, and below you, you'd look for the nearest bullish order block. And you would look for the candles that have wicks at short-term highs. Any candle that has wicks above it, we would be noting the bodies of the candle because there would be liquidity resting just above the bodies of the candle. And below the candles that have wicks, you would look at the candles' bodies and below it, it would have liquidity below it, and they would be rejection blocks, respectively. And you would look at the old high or any historical low that were below, and you would look for any old low or any historical high that were above, framing the PD arrays above market price is in the premium spectrum, and the arrays below market price are in the discount spectrum. What you're doing is you're going to be looking at the monthly, the weekly, the daily, and the four-hour the same way as I'm outlining here.

So when we are referring to determining the premium arrays and determining the discount arrays, this is what we're referring to, okay? This is the PD array matrix, and every array above market price is the premium spectrum, and every array below current market action is the discount spectrum. What you're looking for is which side of the marketplace has most recently shown a displacement? Where has price moved away from? Has it moved away from the price levels aggressively? Was there speed involved? Was there large ranges indicating that there's been a massive push by smart money? Because we understand that that entity has more money than us collectively, and it's their business. So if they push price around on these higher timeframe charts, there's a great deal of probability that that direction is most likely going to be at least tradable in the same direction.

Okay, higher timeframe sequence. When we're looking at shorting opportunities, okay, in my free tutorials, you've always heard me refer to sell and buy programs, okay? And what is a sell program? Well, it first starts with a monthly chart, and we look for the market to move away from a resistance level. That could be a bearish order block; it could be trading away from an old high; it could be trading away from a historical low as resistance. But when that timeframe is indicating that it wants to go lower, it wants to trade lower, that is a sell program, okay? So we look for monthly charts to go into a sell program or come out of a premium spectrum.

And we would look for the same thing to occur in the weekly chart. So we would look for premium arrays in the weekly chart to indicate that the price wants to reach for the discount arrays below us. So that would create a sell program on the weekly chart. This continues into the daily chart. You'd look for premium arrays to cause a sell program or bearish prices for the daily. And then for executable timeframe for swing trading, it's the four-hour chart. You would look for the same thing as well on the four-hour; you would look for premium arrays to look for price to reject or resist going higher and expand lower seeking discount spectrum PD arrays. So for ideal shorting conditions and opportunities, we look for the monthly, weekly, daily, and four-hour to be in alignment with price moving away from premium PD arrays. And the opposite is said for buying opportunities. We look for the monthly chart to be in a buy program, that means it's moving away from discount arrays and seeking to move higher to reach up into premium arrays. This would be a buy program on the monthly chart. And on the weekly chart, you will be looking for price finding sensitivity at discount arrays, moving price into a buy program. So you would expect to see the weekly chart to be moving higher or trading higher. The daily chart also, when it's finding support at discount arrays, we would expect to see price moving higher on the daily chart. And on the four-hour executable timeframe, we would be looking for sensitivity in the discount arrays for buying opportunities. So that way, we would get in sync with the monthly, weekly, daily, and four-hour all being in sync for bullish or buy program opportunities.

When we're swing trading, the easiest and the most probable direction setups are when all monthly, weekly, daily, and four-hour are in alignment.

So when we have the monthly that's bullish, the weekly that's bullish, and the daily that's bullish, and the four-hour trades down into a discount and find support at, for instance, let's just say a bullish order block, that's a high probability condition. Because you have the monthly, weekly, and daily in sync with your existing uptrend, so its bullish undertones are going to be supporting the idea on a four-hour chart. If you're looking for bullish order blocks or buying below an old low, scooping up sell stops just like a market maker would, or trading back down into a liquidity void, for instance, like an optimal trade entry for a fair value trade going back into a fair value gap, same thing. All these ideas are going to be supported with the notion that monthly, weekly, and daily are already bullish, and therefore the four-hour should be in agreement with it, and your buying opportunity should be high probability.

And the reverse is said for bearish opportunities when the monthly, weekly, and daily are moving lower and they're in sell programs. When you see the four-hour go up into premium PD arrays, bear shorter blocks, bearish liquidity voids, bear's good value gaps, bearish breakers, or trading above an old high to run out buy stops, those conditions are high probability because you have the monthly, weekly, and daily in sync looking for lower prices, and those higher time frames are going to draw heavily on that lower time frame four-hour chart. So those probabilities shift to a great deal of favor for you as the trader that wants to go short in those conditions.

Okay, so for classic swing trading approach, the general concept is what we're going to refer to here now. I've given you a sample idea, okay, and I'm going to give you PDF files in August that give you different scenarios that really completely outline everything in a flowchart format. So certain conditions will lead you to certain decision points, and once you get to those decision points, you have to wait for price to either confirm or negate the opportunity. But for instance, for this simple classic trading approach model that we're outlining here, market is already going to be predisposed or poised to trade higher on a higher time frame. Now, this could be arrived at and determined by your analysis in the form of looking at the seasonal interest rate-driven, obviously this would always be involved in your trading commitment of Traders report or data. In other words, large commercial traders, are they net long on Swiss Franc? And if that's the case and their trend of their hedging program has indicated they have been buying long term and every time it goes to a net long position or if they aggressively lessen their short positions on the COT, Commitment of Traders report or line graph, when that occurs, that would be supportive of bullish prices for Swiss Franc.

And/or inter-market analysis supports the bullishness. Now, this could be in the form of SMT divergence, it could be market structure, you just need a few things on a macro scale to support the idea that on a higher time frame, prices should be trading higher. You don't need everything in agreement, you just need a small sample size of a few things in agreement, supposing that the higher time frame direction should be bullish. When you have a few things in your favor that's indicating that's the case, and at least the interest rates, I think that's the highest probability of one in your favor. So if you have interest rates, for instance, like the interest rate differential, for instance, like the most recently in our mentorship, we've indicated that the New Zealand Dollar and the Australian Dollar because of their interest rate being the highest among all the other currencies and countries around the world that's traded in the Forex, the differential between those currencies to other currencies, they have the higher interest rates. So therefore, the yield is going to be higher on those countries and their currencies. So more people are going to be more likely to buy those currencies than they are to sell them because the differential between the interest rate that's available. But let's assume for a moment we've already arrived at whatever combination of conditions that you're using to employ with your higher time frame fundamental, I kept using like my fingers to make quotations here, your fundamental outlook on price on a higher time frame, and it's in agreement with a measure of inter-market analysis, okay, supporting that bullishness.

The market will rally higher and then were we waiting for a retracement. We had to take our hands and sit on them until we wait for the retracement to come to fruition. Once that retracement occurs, then we have the stage for the setup to occur. So in other words, we have a condition in the marketplace that outlines bullishness long term, and then we wait for markets that have these conditions to already, we want to see them rally, okay? This is the highest probable direction type trading for swing trading, and when the market rallies, okay, or it shows displacement as an impulse price when it moves away from some specific price level, maybe it's a level we were anticipating some port to come in or we were waiting for an old low to not see if further slides lower in price, maybe we're looking for a turtle soup buy and always a false break below an old low but we don't really want to buy that yet, we just haven't built up our confidence yet or we're not as astute in price action as we would hope to be at our current development stages, so we're going to wait and see if price is going to give us clues and confidence that it has made a low and it ran out to stop and then it starts to go higher. When that rally occurs, we just simply wait for a retracement. Once that retracement occurs, then you have a stage at which the market will be setting up a condition that permits you to take a trade entry. So there is a condition first, then there's the stage portion of taking the trade, and then there's the execution when the market expands up to higher prices, that's what you're trying to profit on. So the normal procedure is you're looking for a market that's predisposed to go higher, you have higher time frame macro ideas behind the idea that markets should go higher, the market has to rally first in order to have to be displacement. Market creates an impulse price swing when that impulse price swing occurs, we wait for the retracement. So in other words, that's just okay, for instance, we're looking at the marketplace and we think that Swiss Franc should be rallying from this point of origin, when we see price move higher, we know that there is a displacement there, so we have an impulse price swing. Now, in this entire rally, during this time, the public or less informed traders or reactionary traders are going to be dog-piling on this thing. We do not do that, we wait. We look for conditions in the marketplace while it's rallying up where it could offer resistance, and this is going to be in the form of premium arrays, in other words, it could be a bear shorter block, a breaker mitigation block, void fair value gap, old high, old low, something to that effect that we wait and we anticipate the market to start topping out and eventually giving us a retracement. We're not trying to time the retracement, but during this small retracement back, if this

is a monthly chart or a weekly chart, that red area of retracement, that could be a counter-trend opportunity. Now, I'm not teaching that for swing trading here, but you will be given those ideas in August during the PDF portion of our time together so you'll have a when to counter-trend swing trade, and it would be basically during this periods shown graphically in the move in red, so you would be taking shorts there, but we're looking primarily to look for high probability long entries. So when the retracement occurs, what we're looking for is we're looking for specific levels, specific price levels at which we would expect and anticipate sensitivity for bullish by opportunities during that retracement. We're hunting, we're looking for things that line up for us to get in sync with the long-term analysis that we've arrived at that we believe that the higher time frame is going to be moving up or bullish from where we're at now, and eventually price, we're anticipating this portion, this is going to be the expansion swing. In other words, this portion is where price reaches for some higher time frame resistance level of some sort. We have our range defined by our point of origin and the intermediate-term high prior to the retracement. Once you identify there's two markers, what you're doing is all you're doing is making that range defined in terms of discount to premium. Everything below that high down to the point of origin is going to be referred to as your discount PD array matrix. Inside that range, you're going to be looking for all of the things we looked for and mapped out for the discount matrix. First thing you would look for is, is there any mitigation blocks? Is there any bullish breakers? Is there any liquidity voids? Is there any fair value gaps? Is there a bullish order block? Is there any candles that have long wicks so we can look for the market to seek liquidity below the bodies of those candles? And ultimately, what's the ultimate low and/or is there a historical high that we may find support at? All those ideas are going to be looked inside of the impulse swing from the point of origin all the way through the impulse swing that makes that intermediate-term high right before it retraces. Inside the impulse swing, we're looking for all those PD arrays on a discount basis. We're looking to map out what levels would be indicative of having a strong likelihood to buy or where we would see institutional order flow step in and start sending price higher again. Once you do this, you've already outlined what it is you're looking for. You'll know what price leverage you're looking for, and that's how you map out your discount array Matrix.

Foreign trade procedure: Okay, what you're going to be doing is on the monthly and weekly, you're looking for the 9 to 18-month Market profile. Are we in a trending environment or are we in a range-bound consolidation? And if we're in a consolidation, what you're looking for is a market that leaves a consolidation aggressively. In other words, it moves out of a small trading range and moves aggressively higher. Well, on a monthly or weekly chart, that shows there's displacement. We've got to start following that marketplace because it's most likely going to want to trend, and we have to be looking for those opportunities to come to fruition.

Really determine the monthly PD arrays, and we're going to refer to the active discount arrays in order. Since we're looking at bullish markets here, we're going to be looking at what active discount arrays full shorter blocks, liquidity voids below the marketplace, fair value gaps underneath the market price, where's the old lows at, bullish breakers, bullish mitigation blocks. Now, if the market shows the monthly discount array is supporting price, you've got to determine now where are the premium arrays on the monthly. And when monthly discount arrays are active, that means you're hunting and you know which ones they are.

You're going to be moving down into the weekly chart and transpose those monthly levels over to your weekly chart. Then you're going to determine your weekly PD arrays and you're going to refer specifically to the active discount arrays on your weekly chart. If weekly discount arrays are supporting price, determine the premium arrays on the weekly chart as well. And when the weekly discount arrays are active, in other words, you've already defined where the bullish discount weekly chart bullish order blocks, liquidity voids that are bullish, bullish breakers, bullish mitigation blocks, old lows, fair value gaps below the marketplace, once you arrive at them, you want to transpose those to your daily chart.

Okay, then you're going to determine your daily discount arrays and you're going to refer to the active discount arrays on your daily, defining each on that daily timeframe. And once you understand where the daily discount arrays are, they're active, you know which ones are not. There may not be a void, there may not be a breaker, but whichever ones are active in the discount spectrum, you take those and you transpose those over to a four-hour chart. Then you're going to determine your four-hour discount arrays, labeling which ones are in the discount. In other words, they may not be breakers, they may not be a void, it may not be a gap, but there are old lows, there are bullish order blocks, and those need to be defined. You're going to be referring to the active discount arrays on that timeframe as well.

Now what you're doing is you're going to buy all four-hour discount arrays. In other words, every bull shoulder block, every bullish breaker, every mitigation block that's bullish, every old low that's violated, we look to see some buying opportunity. That could be a turtle soup long entry, every rejection block below candles have wicks, we look for price to go just below the bodies of the candles and we'll trade right below that like a turtle soup. It doesn't need to go through the wicks. And when we take these long entries, we look to scale out at daily, weekly, and monthly premium arrays that's already been defined and transposed to our four-hour chart.

The ideal scenario is that we look to trade setups that offer at least three and preferably more times the range between your entry and the closest premium array from all time frames. So if you're looking for a trade that you think that the monthly has the range to go higher and it's in a buy program, if you're taking an entry on a four-hour, you're really trying to aim for that monthly level, but you don't hold everything for that monthly level. You're going to take something off at the premium arrays on the four-hour chart and at the daily chart and at the weekly chart. And as you get closer and closer to that premium range on the monthly and weekly, you want to have very small portions of your position on and have already taken profits along the way.

Set up failure protocol: Now if the buy set up on the four-hour discount array fails you and the trade results in a loss, don't worry about it, don't freak out and don't panic, okay? All you're going to do is simply look for a lower priced four-hour discount array to buy at. Now if the four-hour chart has no more discount arrays to buy at, you're going to refer to the daily, the weekly, and the monthly discount arrays to buy at a lower price. At the lower discount array, you're going to buy at 50% of the position size of the initial trade or the previous failed trade that you just utilized. You do not try to win all of the lost equity back in the subsequent trade. It may take a few trades to get back that loss. Do not rush, do not force it. Always confirm lower timeframe four-hour premium arrays give way or fail as price moves in your favor.

In new discount arrays support price as it moves toward the premium arrays on the higher timeframe. In other words, you're going to be looking for bearish breakers, you're going to be looking for bearish mitigation blocks to give way. In other words, they shouldn't hold price back, you should just be going right through those. You should be going through up candles which would be noted as potential bearish order blocks. And you're not going through old highs and coming back with deep retracements, you're going through old highs and you're expanding higher. That is a clear indication you have a strong trade on your side and you have institutional overflow behind you.

Alright, so let's take a look at the swing trade progression. Let's just say for instance, this is a monthly chart, okay? As you have a first impulse swing, then there's a retracement. If you're in a bullish market environment, you would expect another expansion price swing and then a retracement and another impulse price swing, then a retracement and another expansion swing but all along making higher highs and higher lows. That's a normal classic textbook trend that would be deemed bullish by anyone's standards. But what we look for to say this is a weekly chart, okay? This could be done on a monthly too but let's just for instance refer to this as a condition that's in our weekly chart.

If we look at the first impulse swing to the left inside that impulse swing, our daily chart, it may have a smaller impulse swing with a deep retracement and another secondary expansion swing. You won't see it on the weekly sometimes but if you break the weekly chart impulse swing down and look deeper, you'll see two stages sometimes in the daily chart, the expansion swing that occurs later in this example inside that expansion swing, the same thing is seen if this is a daily chart, we're looking inside that expansion swing inside that on a

daily chart because price is fractal, you would see subsequently smaller price swings, impulse swing retracement expansion swing and the impulse swing that occurs on the right side of our charts here. Inside that impulse swing, if this was a weekly chart, that would be a daily chart that could have a impulse swing, smaller daily retracement, and then an expansive price swing. And then the second or last expansion swing on a larger price move. Inside that expansion swing, there will be smaller impulse swings with retracements and a lower timeframe expansion swing. So, everything in price is fractal.

The very first impulse swing on the daily would have a smaller impulse swing, retracement, and expansion. And then the daily chart's expansion price swing would have, in itself, a smaller impulse swing, retracement, and expansion. And that would be seen on the four-hour chart.

So, the larger impulse swing initially on the left-hand side, this could represent the weekly range or weekly chart's impulse swing. And in a smaller range inside of that weekly could be seen with a daily impulse swing, retracement, and expansion. And then that daily, each individual price swing higher up would have four-hour impulse swings, retracements, and expansions. This is seen for every price swing along the spectrum from monthly, weekly, daily, and four-hour.

Now with this information, we can see that there are discount arrays in each one of these price swings. If you're buying at any one of these and they fail, you just simply drop down into the next higher timeframe discount array and you would look for ideas inside of that to be a buyer to be in sync with the larger monthly and or weekly macro uptrend.

So we look at price on a fractal basis, but we also look at it in terms of defining in terms of PD arrays. In other words, premium to discount. When price pulls back and the algorithm gets back into these discount arrays, it will look to seek that liquidity below the market price to allow traders at the bank level to populate those levels with orders and then the market will take off.

Okay, for bearish markets, the general concept is we have a market that's poised or predisposed to trade lower on a higher timeframe. And again, I use the same defining terms we did with the bullish market conditions. It may be a seasonal tendency that supposes the market should be bearish or that asset class you're trading should be having some bearish price activity seasonally long-term and consistently showing that repeats a lot more than it does trade higher. That seasonal tendency should have an influence on price, not by itself, not fantasy, and that's not a beyond-all, but we use it as a supporting idea or as I said, a roadmap if you will.

Obviously, interest rates would be a strong deciding factor here on a macro level. And then maybe commitment administrators, their commercial positions are heavily that short. So, therefore, we're looking for continuation or they have been hedging over the last six or the nine months or so. On the weekly chart, you can see how they have worked priced lower every time they went net short, they pulled price heavily lower in a downtrend. And then maybe now your market you're trading has them as commercial traders being heavily net short. If that's the case, then you have seasonal tendencies on your side, then you have interest rates on your side that would be drawing price lower. And the commitment traders report with a heavily net short position by the commercials. Commercials are large hedgers and we'll talk about that when we get into commodities.

The inter-market analysis supports the idea too, this is institutional market structure. This is S.T. divergence, those ideas. The market will have a decline lower, okay, and it moves away from a point of origin. We may have already expected that move lower or we may be surprised by that move. It doesn't make a difference, we look for displacement. That first price swing is the impulse price swing, that's what's drawing price away from a level that we either expected to see bearishness or again if we're surprised by something we didn't expect, now we have to say, "Okay, well what's going on in here? Is there going to be a retracement?" The market goes in the retracement, and if we go and look at the higher timeframe or something changes that we didn't notice before or it's a pair that we just caught our eye, we are seeing the impulse price swing and now we have the retracement. We're expecting or anticipating the expansion price swing, that's where we look to profit. But we have to go into the marketplace during that retracement, okay? We're going to be studying price and defining in terms of PD arrays.

So we go back to the point of origin and the short-term low, we saw price bounce at. The causes that retracement to come to fruition, we then take the low at the short-term low and all the way up to the point of origin, and we define that in the terms of premium PD array matrix. In other words, this is where all the bearish order blocks, bearish liquidity voids, bearish breakers, bearish mitigation blocks, bear value gaps, old highs to sell above, and rejection blocks, which are candles that have long wicks. And we look to sell just above the bodies of the candles when we're bearish.

What we do is we go into the marketplace and we do this on a monthly, a weekly, daily, and four-hour. So we define and determine all of the premium arrays for all those timeframes and we transpose them over to the lower timeframe.

Okay, the swing trade procedure. Again, you're going to determine the 9 to 18-month Market profile. Preferably, you want to see price moving out of the consolidation, not being in a range. You want to see it wanting to trend. The more likely the market is trending and trending lower, the higher the probabilities that you're going to get a nice swing trade on a short side. You're going to determine the monthly PD arrays and you're going to refer to the most active premium arrays. That means on a monthly chart, did we just recently move away from that point of origin? Was that a bearish order block? Was that an old high? Was it an old historical low that acted as resistance? What was the framework that caused that move?

And if the monthly premium arrays are resisting price, we determine now the discount arrays on the monthly chart. So in other words, where should price reach down to? And when the monthly premium arrays are active in order to be defined what they are on the monthly levels. We move those levels to the weekly chart. Then we take the same thing we apply to the weekly, we break down the PD arrays in a premium basis and then we refer to all of the active, what would be seen as premium arrays on the weekly chart. If the weekly premium array is resisting price, we determine where the discount rates are on the weekly chart. So we're defining our range in terms of premium to discount on the weekly as well. When the weekly premium arrays are active in order to define what they are, if there's bear shorter blocks, if there's Breakers that are bearish, old highs, where they're at, where the rejection block would be, any fair value gaps above you. That is transposed to the daily chart.

Then you're going to determine the daily premium arrays. You're going to refer to the most active premium arrays on the daily. In other words, is there bearish breaker on the daily chart?

Is there mitigation blocks above us on the daily chart? Is there fair value gaps or voids? Where's the old highs at? Is there any candles that have long wicks on them? We're going to be focusing on the bodies of the candles just to pierce above that just to do a turtle soup idea. Then you're going to take those. And when that's active, you're going to take those premium arrays on the daily chart and you're going to move them over to your four-hour chart and transpose those.

Then you're going to do the same thing on your four-hour chart. You can determine where the premium arrays are, bear shorter blocks, old highs, bearish Breakers, mitigation blocks that are above you. All those premium arrays, you're going to take them and determine which occur or appear in the four-hour. And then you're going to refer to the active premium arrays for that timeframe only. So otherwise, you're going to only focus on the ones that are in the four-hour chart because there may not be a breaker it's bearish, there may not be any mitigation blocks in the current range that you're looking at for our chart but whatever ones that are active in your current market environment, that's what you take and you label those for your four-hour chart.

You're going to sell every four-hour premium array. It means bear shorter block, bearish breaker, mitigation block, trade back up into fair value closing a range or fair value gap, or you'll sell short and old high or a candle that's bold, which is a very short little Wick at the top. You'll look for the price to trade through that high. The key is, is you want to look for price to not go through the Wicks many times and that's the rejection block. When you see the long wicked candles and you're bearish, the price probably won't go above the Wicks many times, will just go above the body to the candles and then fail there, that's the rejection block. You'll sell all those on a four-hour basis and any level that's been transposed from the daily, the weekly, in the monthly as well.

As you sell short, you're going to be looking to take profits at the daily, the weekly, and the monthly discount arrays. In other words, all the bullish ideas that would support price as you reach them and price is moving in your favor to the daily and the weekly in the monthly. You're going to be scaling out as you get to those and the more you get to the monthly and weekly discount range on those timeframes, the less likely price will continue going lower and you want to be at your smallest portion of your trades at that time. You don't want to be holding your biggest portion then because if price retraces or reverses altogether, you give back a lot of open profits and it's never fun.

Okay, you're going to look to trade setups that offer at least three, preferably more times than the range between your entry and the closest discount array on all timeframes. So you're basically framing your risk to reward to be at least for one dollar risk, you're trying to make three dollars or more preferably. You only look for scenarios between you and I you want to look for things that have like five to one reward the risk.

Set up failure protocol. It's a cell setup on the four-hour premium array fails and the trade results in a loss. All you have to do is don't panic, accept the loss, but now you're just going to simply look for the higher priced four-hour premium array to sell at. In other words, you may be sold short at what you thought was a mitigation block and it just ran right on through you, go to the next premium array and you look to sell it again. Again, we're focusing on monthly, weekly, and daily conditions that are bearish. So if we're executing on a four-hour, you may get stopped out on your initial trade, not always, but sometimes you will. If that happens, you just simply go up to the next higher priced premium array. In other words, there may be a bear shorter block, it needs to trade to. It may need to trade through an old high. You take every single one of them.

If the hour chart has no more premium arrays to sell at, refer to the daily, weekly, and monthly premium arrays to sell at a higher price than you currently have. At the higher premium array, you're going to sell with 50% of the position size that you used from your initial trade or previous failed trade that you utilized. Do not try to win all the lost equity back in the subsequent trade. Get what you can get from the trade, don't try to force it all back. If the trade only pans out and it slips to less probability and you have 60% of what you lost, be happy with the 60%, it's at least you're mitigating the losses.

Always confirm lower timeframe four-hour discount arrays give way or fail as price moves in your favor and new premium arrays resist price as it moves towards discount arrays on the higher timeframe charts. In other words, basically what this means is you want to be looking for bullish order blocks or down candles to be broken, every support level be broken. You want to see new resistance levels found at old up candles. And as long as you keep seeing that, you're seeing institutional sponsorship on your side and that's a great condition to be in when you're short.

So now we're going to take a look at some specific setups that we can use with this idea for swing trading. I'll see you in lesson number four.

ICT Mentorship Core Content - Month 06 - Elements To Successful Swing Trading

2024-02-21T13:13:56.059Z

Welcome back folks, this is February 2017, Swing Trading Lesson Number Two: "The Elements to Successful Swing Trading."

Okay, successful swing trading hallmarks:

Obvious trend in higher time frame charts: That means it's obviously moving higher or wanting to move higher and left the consolidation or it's trying to move lower or it's already left the consolidation and started moving lower.
Institutional order flow on the higher time frame charts must be clear: That means is it giving you clear indications that it wants to trade higher or lower?
Interest rate markets support the trade: Are we seeing higher interest rates? Are we seeing lower interest rates? Are we starting to see the divergence and the yields that would indicate a shift that's most likely going to occur in the near future?
COT data (Commitment of Traders report): Is it confirming? Now it's not required or necessary, but this can enhance the probabilities of the trade.
Opposing PDA or premium to discount arrays are obvious in the charts: That's on the monthly, weekly, and daily.
Seasonal tendencies: Again, this is not required but it does enhance the probability of the trade panning out profitably.
Supporting inter-market analysis confirms your idea in the trade.

Now, obviously, this is a very broad overview and it's not every single hallmark, but in my trading for swing trades, these are the types of things I like to look for. The larger amount of things on this list that I can accumulate to build the idea that my trade is valid, the more likely the trade does pan out. There's going to be times where you don't have every one of these things on the list in your favor, but the trade will still be viable. If you stick to trades that have these hallmarks in them, swing trading will be a lot easier for you, your accuracy will be stunning, you'll be really cherry-picking the best scenarios, and the trades will pan out in your favor.

Before we continue, I want to preface it by saying that this is going to be one of those teachings that are going to probably be frowned upon. This is going to be the low-end delivery of February in most people's eyes in this community. And the reason why this is the one that has the homework in it—no one likes homework, remember what was like to be in grade school—but for me to take you to the next level of understanding, number one, we have to test where you are at in your understanding. We have to reveal to you where you are in your understanding, and by giving us a basis on which to relate that to.

Before I give you the swing trading model, I want you to be engaged in these ideas. I'm going to share with you in this teaching for the elements of successful swing trading. I'm going to give you broader reviews and ideas to stimulate your thought process. Okay, and the homework is going to be at the end of the last slide, but I want you to understand while we go through this, I want you to think about these things because it's going to help you with the homework assignment at the end. If you're not paying attention, it's not a lot of charts in this one, it's all theory. I want you to think about what I'm asking you to do because I'm going to fill in all the gaps that you create for yourself or what you have right now in your understanding as it relates to swing trading when we get to lesson three.

Okay, institutional sponsorship. When you're looking to buy, are there signs in relative strength analysis to support the trade? That is to suggest that if you're buying Euro Dollar on a lower low, the Dollar Index, is it seeing a lower high? That would be weakness on the dollar, failing to make a higher high and the lower low on your dollar would be running out the sales stocks before the move higher. And when shorting, are there signs in relative strength analysis to support the trade? An example of shorting Dollar Swissie on a lower high, is the Dollar Index seeing that higher high?

So, it would be SMT diversions, ideas to measure institutional sponsorship, bank accumulation and distribution. That's seen by studying the price action. And while price is moving higher, are all the downed candles becoming support and seeing higher prices thereafter? And are the swing highs breaking and seeing higher highs after the swing high is broken? And in down markets or bearish markets, are the up candles becoming resistance and seeing lower prices thereafter? And are the swing lows breaking and are we seeing lower prices as a result?

Basically put in common terms, are we seeing higher highs and higher lows when it's bullish and our resistance level is breaking and new support levels being found? The way we look for bank accumulation is we look at every down candle to support new buying because the new buying is going to occur when the market recedes backward or retraces and goes lower. When this happens, that gives them buying opportunities to buy at a discount. They did not buy or do not buy, rather at premium prices. They have to buy when the algorithm permits them an opportunity to buy at a lower price.

When we see lower bear markets trending lower, we wouldn't be focusing on these up candles because we know that the market rallying is going to give them a short-term premium to sell more into and establish new shorts or add new shorts to the bearish model that's unfolding in the marketplace. That's going to promote resistance ideas and are we seeing support levels giving away? Are we seeing lower prices and a failure to break through resistance levels and new creation of resistance levels in the form of up candles? We measure accumulation from the banks by buying at down candles and we measure bank distribution at up candles as resistance.

Okay, when you're looking for your setups, you want to be looking for markets that have clear price action and very discernible levels, regardless of what asset class you're trading. The PDAs are obvious and they're easy to identify. That means above us, we can clearly see any voids, mitigation blocks, breakers, fair value gaps, rejection blocks, or old highs or lows. And below us, we would see mitigation blocks, breakers, liquidity voids, fair value gaps, bullish order blocks, rejection blocks, and old lows or old highs in that spectrum of the PDAs.

The more obvious they are in terms of the current price action you're trading at for that asset class under study, the more discernible, more clear, and obvious they are, the better that trade's going to be. Price not traded at in recent weeks or months left in imbalance basis monthly and weekly, those levels are going to be a high draw on price, especially as it relates to monthly and weekly levels. So price is going to return back to fair value, or it's going to seek a new level of imbalance. If price is at equilibrium, we're going to be looking for an opportunity to see that price move to an imbalance. Preferably, we want to see it move out of a consolidation, and then it will move to an imbalance level. If it's moving higher, it's going to go to a premium. If it breaks out a consolidation lower, we're looking for it to go to a deep discount. That's an imbalance on the buy side, and an imbalance on the sell side would be moving to a premium.

The cleanest price action or the most favorable markets to trade in, there's less chance for our erroneous price action to distract us or fool us. I've been doing this for two decades or more, and I have learned the hardest lesson is to demand the cleanest price action in your charts. The more obvious price action is, the more favorable the outcome is going to be. It's simple as that. The times that I forced the idea, the times that I made the idea come to fruition in my own mind, instead of just simply looking at the chart and saying, "Okay, is this outcome favorable? Is it likely? Is it probable? Or am I just really forcing something?" The times that the trade just literally leaps off the chart, those instances, that's when the trade is most probable. It's going to be the easiest ones to take too because they're very easy to see. If you have to study the chart and look for it, and you hem and haw about it, and you argue with yourself, "Is this really that? Is this an order block or is this a liquidity point?" If you're having to convince yourself, chances are it's probably not a good trade. Pass on it.

And is price respecting institutional levels? That means the big figure levels, zero-zero levels, the 50 mid-figure levels, the 80 level, the 20 level, or the small round numbers, 30, 70s. We're going to be looking at in lesson three, we're going to be talking about specific rules and rule-based conceptual methods, but in our trading in every discipline, not just swing trading, we have to have rule-based conceptual methods, and every trade has to pass through a rule-based filtering process.

Now, the rules are standardized and they're static, and that means they cannot be changing on each and every trade setup. Whatever we do, we do the same procedure every single trade setup. When the trade setups fail the filtering process, the trade is passed on, period, no exceptions. We do not make the rule exceptions. Well, ICT said he liked that trade. If your rule-based idea says you can't take that trade and you hear me say, I like to take that trade, you don't side with ICT, you side with your rule-based ideas. When the trade setups pass the filtering process, the trade is executed on, risk and equity management permitting.

Just because we see a setup there, we may already have a trade or two trades open, and our risk parameters will not permit us to have more allocation exposed to the marketplace. We cannot assume more risk than a specific percentage. Just because the trade is there doesn't mean we break our money management rules just to take the trade. We either have to weigh out whether or not that new trade is more valid than the ones that we have existing, or if it's a better potential payer. So in other words, if you have a trade in, say, Gold, we're long, and we think 1240 is going to unfold, but then we look at the soybean market and we think soybeans are going to go up a full dollar, well, that means it's probably going to be a better payout with the soybean market because it may explode faster, and you get more velocity with your money. So if that happens, we may see an opportunity that transpires over a shorter period of time in soybeans than we do in gold. And you have to weigh these factors out every time you take a trade. For instance, you may see an opportunity in the euro dollar and you're already short dollar swissy. You have to take these in consideration. Which one has the more likely probable outcome that would be profitable for you? If you see a better setup and you want to cut the trade that you have on now to take on a new trade, that's the way you would do it. But you cannot take a new setup just because it's a good setup. You can't keep that open risk in the other trades. You have to take something off or pass on the trade, but you cannot take the setup if your risk and/or equity management doesn't permit it.

Okay,

Probabilities reward diligence. Limiting setups to three to one reward the risk permits a as low as 34 accuracy to be net profitable. Now, it's not wildly profitable but marginally profitable, and that means you're making money when you're wrong 66 percent of the time. Now for some of you, that sounds like a good idea. If you're new and you know what it was like to be a new trader, you were probably like a 99 accuracy in terms of being wrong, and believe me, I know what that felt like.

When we see setups that pay out three to one, or we look for setups that we're willing to hold for three times what our initial risk was, we're giving ourselves the potential to do very well and not require a great deal of accuracy. But if we can frame our setups with rewards of five times our risk, we have a higher odds of being profitable and we can endure losses much easier. Now the setups that we have the most movement potential offer the better risk-to-reward ratios. Now obviously it's common sense, but I did say that we would mention in every teaching discipline we would mention some form of money management and risk management. Now this is the only thing we're going to be talking about, but I want you to think about this because it's going to be part of your homework.

And that brings us to our homework, which is a mock trading plan. Now a mock trading plan is something that you are going to be formulating yourself. You're going to create it yourself, you're going to map out everything from the beginning process to the end and what you do throughout the trading process of being in the trade. What starts the trade, what executes the trade, what makes your stop loss what it is, when do you move your stop loss, when do you take your profits, when do you collapse a trade? How do you pick the trade? How do you frame the trade?

Okay, I already know some of you have no idea what to do with this, okay, but I still want your involvement because it's going to help you jump a big huge step forward in your understanding. When I give you lesson three, I'm going to actually walk you through the process of building a swing trading model from the ground up. But the first thing you want to be doing is you want to be outlining what you right now in your present understanding, what you would look for for an initial opportunity. What frames that opportunity? What would you see as an opportunity? You need to make that in a form where you can put it to paper. You're going to write it out. What makes your opportunity an opportunity? What are you looking for in the chart?

And then secondly, what would you identify as a trade setup for a valid swing trade? It's one thing knowing what you're looking for, but then how do you frame it as a swing trade? And again, I don't expect everyone to know how to do this, obviously, because you paid to learn, but I want you to do the work to try your best right now with what you know to try to formulate a mock trading plan. That's all we're doing is it's an exercise, okay?

Thirdly, how would you determine your profit objectives? What makes the objective a goal in terms of if it gets to that level, I'm going to take profit? What is that? How are you defining it? And it has to be in a static form where every trade will be filtered in that same capacity, every single setup, every trading opportunity, is the same way. How are you looking for the setups to be profitable? What makes that a profitable trade?

How would you frame the risk management? How much are you going to risk per trade? How much of your account are you going to have at total exposure? And when are you going to move your stop? Are you going to take partial profits? I want to see this in writing. I want you to share it with me either by way of the forum, preferably, or if you're just really, really shy, you just want to send it to me in an email, that's fine. But if you're going to do it in an email, just know that I'm not going to probably get to it right away. I'll look at it over the course of the coming months. But for now, just to be interactive for those that have the willingness to do it, you know, consider the form and what would your filter process consist of? Like, how are you going to go through what you understand about the marketplace and ICT concepts? How are you filtering the markets? How are you filtering your trade ideas? What is the step-by-step process that you're going to go through to eliminate the opportunities that don't have the highest probabilities or to move to the executable stage on your trades? What is that process going to be?

I went over in vague terms in this teaching here and to stimulate your ideas and thought processes, but how are you in this my homework of trading plan development? I want you to create a swing trading model for you. And it's not that you're going to be trading on it. I'm not asking you to trade it, not even in a demo, but I just want to see where you're at in your understanding. And I want you to have a record of what you think you know right now. And then when we complete this month, how much that increases, okay? Because it's going to give you a big measuring stick to know how much you really gleaned from this month's content.

Now lesson three, I'm going to address all this, and I'm going to actually present a model for contrast. Now don't pass on this exercise. You want to put it to paper form. And if you are willing, please consider sharing it with the ICT forum and others. That way, you can see what other people will have in terms of feedback. And they actually may instill some more ideas because it's going to be, you know, this coming Friday before you actually get lesson three. So I want you to have some time to interact with one another on the forum and also to think about it. But you have a time limit. You have to have it done by Wednesday. You have to have it up there by Wednesday. You have to have it in paper by Wednesday. The reason why? Because I don't want you cheating and missing the lovely opportunity of being able to take that big growth spurt when I give you lesson three.

Now, you're going to use one example in hindsight for your study for illustrative purposes. Now again, you don't have to do this in the form I'm asking you to consider it, but for your own study, you need to find an opportunity in hindsight as an illustrative point of reference using what you think you know about swing trading and all the ICT concepts right now. Have that used for your record. And then when we complete this month, I want you to go through the process of actually, how I show you how to build a swing trading model, what procedure did you go through, what steps you go through? And then we're actually going to go in the marketplace and find a setup and actually execute on it. And we'll see how that pans out going into the coming weeks after we've completed this content. But you're going to have a greater understanding about what it is that you should know once lesson three has been given to you. And then it'll fill in all the gaps. And then once we get into the specific setups, that'll make it really rich for you because then you'll know what the setups I do in terms of swing trading. And it's only two. It's not a whole lot. And then you'll know how to go about it yourself. But if you skip on this lesson, I promise you, you're going to miss the wonderful opportunity of filling in a lot of gaps. If you think you're just going to just watch lesson three and so I'll just go right to the meter belt. No, no, no. It helps solidify and you retain the information and you build the process-oriented thinking by doing this. Trust me, this isn't the first time I've done this. The folks that always try to jump ahead and don't do things like this, they never do as well as the ones to actually do it.

Take some time, put yourself to a pad of paper and a pen and write out the things that would make your swing trading model what it is from beginning to end. What starts the process? What changes the process mid-trade? What cancels the trade if you think the trade is going to be there but something changes, what would change that idea and you mix the trade, you don't want to do it anymore, and you won't execute on it? It kills the whole idea before the actual trade starts. All those ideas have to be in the plan. You have to have that because if you don't have it, you're either going to force the trade or you're going to skip on something and you'll miss an opportunity. So this way when you make a decision, you always know why that decision is made. You're not reacting on emotions, you're not reacting on psychological impact from either me or talking heads on the TV or watching other people on Twitter or on the forums. You're only executing and making decisions based on the information you're receiving from price. And that way you know immediate feedback, you have the right side of the marketplace or you're probably on the wrong side. And then you'll be able to, you know, be more fluid in your trading. You'll know exactly what it is that you're supposed to be doing and why you should be doing it. And if you get stopped out, you're not going to wonder why you got stopped out. You'll know exactly the reason why you got stopped out. And if there's a new opportunity based on that occurrence, you'll know that as well or you'll know how to move to the sidelines.

So I'm going to wish you well in your homework, remind you that you have to have it done by Wednesday. I know it's a rather daunting task for some of you, I know. But certainly try to have it done before Friday, 8 PM, because I don't want you to see the lesson three. And if you do not get it done before Friday, take the time to do this exercise, please. I'm asking you as your mentor, humor me, please. It's for your benefit, it's for your enrichment through the study. Do the mock-up right now from what you understand about the ICT concepts, what would you would be looking for, how you would frame the strategy. And then if it takes you getting to Sunday, then watch lesson three. But please don't do lesson three until you do this exercise. I promise you, you will leap leaps and bounds ahead in your understanding if you do it. Until next week, I wish you good luck and good trading.

ICT Mentorship Core Content - Month 06 - Ideal Swings Conditions For Any Market

2024-02-20T21:40:49.845Z

Welcome back, folks. This is February 2017, Lesson One: Swing Trading.

This teaching is going to be specifically dealing with the ideal swing trading conditions for any market.

Okay, what is swing trading? It's going to be the discipline of trading predictable price movements in the market with a high degree of consistency. We'll be buying when it's in bullish conditions in the marketplace, selling short in bearish conditions in the marketplace, and swing trading is a form of intermediate-term trading with trade durations of two weeks or longer in time.

Okay, what is the goal of swing trading? I'm going to be capitalizing on the effects of larger entities moving into a market and causing a significant displacement in price. And since trade durations can be two weeks or longer, potential rewards are considerable, and trade objectives of 200 to 500 pips in magnitude are possible rewards for such setups.

Every market isn't ideal for setups for swing trading. Now you want to avoid, for swing trading specifically, you want to be avoiding favorite markets in general for swing trading purposes. Larger moves every year rotate in and out of different marketplaces. There is no standard swing trading market or pair. Every three months, there is a new opportunity formed for swing trading. What once was a big mover will not always be the next big mover this time. You have to investigate, look deeper behind what has most recently happened.

Now, market profiles matter. Markets move from one profile to the next in all time frames, in monthly and weekly charts. Look for the current market profile for your markets of study. Avoid lackluster or lethargic markets that have little to no movement over the last three months.

Now, market profiles are consolidations where it's range-bound, then there's trending market profiles, then there's reversal market profiles. Now, inside of the middle one here, trending, this is going to be seen as expansion and retracement. We're going to talk more about that in the next slide.

Trending markets equal large flows. If the aim in swing trading is to position ourselves in moves that are likely to move a large distance, we should be looking for markets that are trending. If a market is confined to an obvious trading range, this does not indicate it has high odds for a directional setup. Building your watch list of markets that are trending or having market profiles that are trending on the monthly and/or weekly puts high probability behind your setups.

When we're looking at monthly charts and weekly charts, you're looking for price action to indicate that it's not confined in a small little range. In other words, it's moved away from a consolidation area already. Once it's left the consolidation area, chances are we're going to be in a trending environment, and it will most likely move to a larger level or PDA on the higher timeframe, monthly and/or weekly.

Having an understanding that large flows or big participation by smart money, that is what pushes these marketplaces on these higher time frames in one direction or the other. That is equated in terms of large flows.

Trading markets on higher time frame charts are indicative of major players buying or selling that particular asset. You want to be looking at markets that are trending because that is the telltale sign that there are participants in the marketplace on an institutional basis that are pushing price in that higher timeframe chart. Trending markets, again, that's the profile that you're looking to participate in.

Since the monthly and weekly charts are so long-term, and we're active actually taking trades on a four-hour basis, we're going to look for the setups on monthly and weekly and daily, but we'll execute on four-hour charts. So if we're looking for moves on a four-hour basis for entry, monthly and/or weekly chart, we have the great deal of probability behind us that the market's going to move in a trending fashion for our trade.

Now, when we're looking at currencies, we can go through the marketplace on a monthly and weekly basis and quickly ascertain whether or not what markets are trending higher, which markets are trending lower, and which markets are trending in a consolidation or holding pattern. Markets that are in large trading ranges, you want to avoid that because it's there for a reason. If the market's confined to a small consolidation or range-bound environment, it's showing an indication of a lack of institutional interest.

So, if the market can't move out of that consolidation higher, then there's evidence of a lack of buying. If it can't break out of the consolidation to the lower end, it's a lack of selling, so it's going to stay in a state of neutrality. It can't go higher, it can't go lower, so therefore it's going to stay in a range. That's not what you're looking for for swing trades. For the highest probable setups, when you have markets that are trending higher or lower on the monthly and weekly charts, or they have already left an area of consolidation, that is indicative of big players having muscled the marketplace out of that holding pattern or that trading range or consolidation market profile. By having that on our monthly and/or weekly chart, when we move down to a daily and/or four-hour chart, it will help you find setups that have a great deal of energy behind them, so you're getting involved in a marketplace that's about to take off and move a great deal of distance on these higher time monthly and/or weekly charts.

Be willing to err on the direction. Avoid the temptation to pick market tops and bottoms in price action. It's far more likely to see the existing long-term trending market profile influence price action over a long-term reversal. Focus on the long-term trend, and the market tide will carry your trade to the winner's circle more often than not. When we look at charts on these higher timelines, monthly and weekly basis, we're focusing on what's the largest, most strongest, directional play there is, because if they're seeing it clearly on a monthly chart, then it's probably going to move another month at least, okay? And since we're looking for at least two weeks duration on our trade, the probabilities are in our favor that we're probably going to get another continuation of that same previous month's direction, higher or lower. And again, it's on markets that have already shown a willingness to move outside of a consolidation. By having our focus on these long-term trends, it removes the necessity of figuring out what side of the marketplace you want to be on. If the marketplace for monthly and weekly suggests that you should be a buyer, then obviously we should be focusing on being a swing trader on the long side. Now, what that does for you is sometimes it's going to create arguments internally. You're going to see the marketplace and assume, for whatever reason, that there's some evidence that you should not be a buyer, and you're going to resist taking the buy opportunities. You want to avoid doing that because if you see the movement on the monthly and weekly charts indicating that it wants to go higher, and you get a buy signal on a daily and/or a four-hour chart, you want to take that signal. If it happens to fail, that's okay, because you've already adopted the mindset that you're willing to be wrong. But you're going to be wrong with a great deal of evidence behind you that you may still be in the right direction if you take another buy. But what happens if you take a buy signal when the monthly and weekly are suggesting it's going higher? Say you take a buy signal on a daily or four-hour setup, and it stops you out and it's a loss. Then you take the next signal and it's a buying opportunity and it fails. What it's telling us is it's probably near a longer-term or intermediate-term shift in the marketplace, and that present bullishness may be waning or that trend may be tired. So it will give you insight immediately, it'll give you feedback, but it also is a reminder that you should not be fearing taking losses because you're going to have them anyway. But it makes much more sense to be trading on a higher timeframe monthly and weekly basis in that directional bias. So if we have our trades focused there, many times you're going to see if you study the moves that take place with a great deal of magnitude, are going to be in the same direction that monthly weekly charts indicating anyway. So it makes better sense for us as traders to be willing to be wrong buying in long-term trends that are higher or being short in long-term bearish moves on monthly and weekly and being stopped out on our short positions. It's far more likely that you're going to be profitable and have the move work out in your favor than it is against you. And I know it's a difficult thing for some of you to do, but you have to stick to a mindset, and it starts with a higher timeframe monthly and weekly chart because if we can do this, we will remove all the ambiguity about what it is that you should be looking for. And this is how it starts. You start with a monthly and weekly basis, and you work down top-down. Now, just simply because the market's most likely to move higher or lower in the chart doesn't indicate that there's a setup. There's other things we have to look for. We're looking at the euro-dollar monthly chart, and I want you to take a look at this chart. And you can see there's several different market profiles here, but we're going to focus on the last section of price action from around the end of February 2015.

And we'll just use the March 1st, 2015, since it's delineation in time on the bottom of the chart, until present time now. Let's just highlight that now. This little section in here, if I was to ask you what would you call that market profile in this condition right here, this would clearly be a consolidation market profile. The market's showing an unwillingness to go higher and an unwillingness to go lower; it's stuck in a range. So, if it's indicating this on the monthly chart, is this a high probability market to trade for buys and sells? Not that it would be indicated on a monthly chart now. So let's take a look at what's going on in the weekly.

Okay, here's the weekly chart, and again, here's that same consolidation. Now one would be quick to be saying, "Oh well, you know, I can see there's several hundred pips, there's still probable market direction in here," and that would be true. The problem is, it's not having a great ease of moving outside of that range; it's staying in a tight consolidated range. Now, you can trade this type of pattern back and forth inside the range; you can do that absolutely. But when we're swing trading, the best scenarios are to focus on markets that do not have this telltale hallmark. You want to be looking for a trending environment, a market that is able to move on a monthly and weekly basis because that is indicative of huge large flows moving into that particular asset.

Let's take a look at the Kiwi versus the Dollar. Okay, look at this market action in here. Anything significantly different about that versus what we saw in the Euro? Obviously, we have a market that's trying to go higher. It has higher lows, it has higher highs, it's moving back up, it's closed in a liquidity void up to the 7490 level, so it's showing a willingness to go higher on a monthly basis. So, is this a consolidation or is this a trending or a reversal? It's a trending environment for the monthly chart. It keeps making higher highs and higher lows.

Now, let's take a look at that same pair on a weekly basis. Here's that same section of price action. You can see its successive higher high and higher low. In this environment, the market is indicating on a higher time frame, monthly weekly basis, there are buyers willing to buy this particular pair.

Let's take a look at another pair. This is the Dollar versus the Japanese Yen, this is the monthly chart. Okay, you can see here's a small little section of price action. Price was staying inside of a consolidation and then it left the consolidation abruptly. Here's that same consolidation here on a weekly time frame and you can see it moves several hundred pips higher. Now again, it's showing the willingness to leave the consolidation, that is very strong for looking for swing trades. In this case, you'd be looking for swing trades on the long side.

Let's go back to the Kiwi Dollar weekly chart and we're going to focus in on this little area right here. Okay, so we've already outlined the fact that the Euro Dollar was in a long-term consolidation that's not indicative of a swing trading market, but we do have one here with the New Zealand versus the Dollar index. Now the weekly was indicating that the price for New Zealand versus Dollar was bullish; it kept making higher highs, making higher lows, so it's having a willingness to go higher on a monthly chart, so it just kept pressing higher, higher and higher.

So, this is a good pair that we can go into further study. So, we're going to go into this chart and break it down in the form of vertical lines, delineating each line represents a new month. Now, if you look at the bottom of the chart, you'll see these little orange segments; that's the next month out, and then it goes another little white square, then it's an orange square, white square, orange square. What this is showing is, or basically all I'm delineating is the first white square represents the first month, then the orange square represents the second month, the next white square represents the third month. So, I'm showing you a pattern, if you will, of what prices has done over the course of three-month intervals.

So, what we're looking for is a buying opportunity. Okay, and you can see how price offered that just about every three to four months. So, every orange area we saw some measure of retracement, and then there was a buying opportunity very next month or inside of the next month. So, every alternating three months or so there was a new buying opportunity and price kept pressing higher and higher.

Now, here's a daily chart, we're going to zoom in a little bit here and take a closer look, and I'm also going to give you a little bit of a homework assignment. We're actually going to go into this teaching on Tuesday's live session of the coming week for the mentorship. So, I'm actually going to give you this homework, and we're going to actually review it as a live session on Tuesday morning.

But we have that same area of price segmented in monthly intervals. So, every vertical line delineates a new month, and you see a rally up, then there's a consolidation or retracement, and comes back and gives you another buying opportunity. Okay, I'm just going to pull up the first one that's obvious. You can see here price comes back, retraces, gives a buying opportunity. I want you to study each one of these, and we're going to review this in Tuesday's live session coming up this coming week.

There's a buying opportunity in here where price rallied away, price rallied here, it rallied here, and rallied at this point, and gave them a buying opportunity there, and gave a buying opportunity at that low and at that low as well. Now, what I want to ask you is, looking at this in terms of how much price has moved, these are swing trades, that means the duration you're holding is for about two weeks or longer.

By having this viewpoint on price, how long you're holding the trade and direction you're focusing on, it gives you an idea where you're looking for the trades and what you're looking for. A buying opportunity, the price has to come back to a level of what discount. Okay, so if we get a level of discount and price goes back to a PDA, if we look at price in terms of the range, if we look at where cell stops are, all those things, I want you to use those ideas, okay? And his PD arrays at each one of these reference points here, okay? And we're actually going to go through every single one of these on Tuesday's live session coming up for this week.

But for now, I want you to think in terms of how many opportunities were presented in this pair on a swing trader's perspective, and how many opportunities that were made available in terms of several hundred pip moves. So, we didn't see little tiny little moves, we saw several hundred pips of movement from these lows. Some of them actually are a little bit longer term in the formation, so they would have been wonderful ideal scenarios to get in sync with a long-term or positioned trader's mindset. We just closed January's content for long-term position trading. There are opportunities in here where long-term position trading can be employed. I want you to think about that as well, try to classify why certain lows would have been good for those ideas as well.

When we look at swing trading, we're looking at high probability directional trades. That's what we're looking for. We're not looking for range-bound trading; we're not looking for turtle soups to stay inside of a consolidation. We're looking for strong directional plays. Swing trading model that I employ is highly linked to directional mindset. So, if I'm looking at a monthly weekly chart and it's indicating that it wants to go higher on those two time frames, I'm going to be looking to be a buyer and I'm going to be using all my tools to get in sync with that buyer's mentality.

If I'm bearish on monthly and weekly charts, I'm going to be looking for all my tools and lineup and give me some sell scenario. Now the next lesson we go into, we're actually going to give a little more framework about what it is that we look for to build these ideas, not just look at one thing weekly charts, but bring a little bit more definition to what it is that we do for swing trading.